近年来,随着国家提出建设智能电网,微网作为智能电网的重要组成部分,不仅充分发挥可再生能源发电等分布式能源系统的利用效益,节约了不可再生能源,改善了环境,并且增加电网的可靠性和利用率。随着微网的应用和发展,微网中也出现很多问题。由于微网中大量电力电子设备的应用和各种各样的分布式电源的接入,容易出现电能质量波动:如电力谐波,电压波动,电压暂降等问题。为了有效对微网中各种电能质量波动问题进行有效的检测,研究者们提出了很多方法,如:小波变换分析法,Prony算法,短时傅里叶变换分析法,其中希尔伯特-黄变换分析法作为一种新型的时频分析方法,有很多传统方法不可比拟的优点。HHT方法可以分析非线性时变信号,具有完全自适应性,不受Heisenberg测不准原理制约,瞬时频率是采用求导得到的。由于具有这些优势,HHT算法在近年来得到广泛的关注和应用。但是HHT方法也存在一些问题,如端点效应问题,模态混叠问题,自身方法不够完善,本文针对这些问题对HHT方法进行了一些改进研究。本文提出了多种HHT改进算法,其中包括:加窗函数法、波形匹配延拓法、镜像延拓法、自回归滑动平均模型法、多项式拟合法、比例延拓法、支持向量回归机法、人工神经网络法、极值点延拓结合窗函数法、镜像延拓结合人工神经网络法等,这些方法在一定程度上解决了端点效应问题;基于周期尺度的间断准则法,干扰信号极值法,小波预处理法,集成EMD法,伪波法,高频谐波法,掩膜信号法,这些方法在一定程度可以削弱模态混叠问题。本文应用镜像延拓法对HHT算法进行改进达到削弱端点效应的目的,应用掩膜信号法对HHT算法进行改进达到削弱模态混叠效应的目的。