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现代化工业生产中广泛使用的电力电子设备，给电力系统注入了大量非线性、冲击性电流负荷以及谐波，造成电能质量的污染日趋严重。同时，由于目前的用电设备中普遍采用微电子器件作为核心部件，而它们对电能质量的要求和敏感程度比传统的电力设备要高的多，任何微小的电能质量下降都有可能造成其工作异常甚至损坏。因此，改善和提高电能质量关系到整个电力系统安全、稳定、可靠地运行，具有重要的现实意义。
采用有效的监测和分析手段是改善和提高电能质量的前提，目前投入实际应用的分析方法主要有傅立叶变换、短时傅立叶变换以及小波变换等。其中，由于小波变换具有多尺度分析的优越性，已成为目前研究的热点。
作为盲信号处理的一个分支，独立分量分析(ICA)自1994年被提出以来，十几年来得到了迅速的发展，并广泛应用于移动通信、语音信号处、图像处理、医学信号处理等工程领域，取得了很好的效果。本文在分析ICA基本原理的基础上，注重介绍了两种基于核函数理论的ICA算法——Kernel ICA和Fast KernelICA，并将其引入动态电能质量扰动的监测和分析的研究，提出一种基于核ICA的动态电能质量分析方法。通过MATLAB计算软件进行仿真实验，所得结果显示核独立元分析能够从畸变的波形中提取出干扰信号，从而证明了将该方法应用于电能质量监测与分析的有效性。