电气信号相量测量为电网的实时监测提供最基本的电气信号参数信息，在电力系统的同步相量测量、状态估计、静态稳定的监测、暂态稳定的预测及控制以及故障分析等领域得到广泛应用。现有的相量测量算法在测量简单电气信号时，具有很高的精度；但对于频率偏移额定值，或幅值、频率随时间变化的复杂电气信号，受信号动态特性的影响，算法精度会受到严重影响。本文研究复杂电气信号的测量算法，提高相量测量的稳态测量精度和动态跟踪速度，对电力系统的动态监测及安全稳定运行具有重要的意义。本文对电气信号进行分类和建模，总结和归纳了针对不同类型电气信号的常用参数估计算法；在此基础上，对几种相量测量算法进行了研究和改进。首先，研究了电气参数估计中最常用算法——离散傅里叶（DFT）算法，深入分析了其测量误差及产生原因，给出了一种基于定频率采样的DFT改进测量算法，并在信号频率和幅值均随时间变化的情况下，仿真测试了该算法的电气参数测量性能。其次，针对电气信号中存在衰减直流分量的情况，比较和分析了现有的最小二乘算法、三点算法和半波傅氏算法，并提出一种改进的全波傅氏算法。该算法利用基波信号相隔半个周期的两个采样值相加为零的原理，对信号相隔半个周波做两次傅立叶变换，从而得到一个消除衰减直流分量的表达式。仿真验证了改进算法的有效性。此外，针对动态信号，给出了基于自适应滤波的滤除衰减直流分量的方法，并设计了相应的自适应滤波算法。再次，分析了几种常用窗函数的频谱特性，给出了一种测量频偏电气信号的基波及谐波参数的加窗插值改进算法，详细推导该算法的计算公式，并仿真验证了算法的准确性；针对时变动态电气信号，研究了基于卡尔曼滤波器的基波及谐波参数估计算法。最后，提出一种基于S变换和TT变换的谐波、间谐波分析方法。S变换是一种加时窗傅里叶变换时频可逆分析方法，具有良好的时频特性；TT变换是S变换的一种傅里叶逆变换，是一维时间序列的二维时时表示。该方法利用TT变换对信号高频分量的放大作用，结合插值算法做稳态谐波、间谐波测量，解决电网中高频谐波及间谐波含量小、难以检测的问题；利用TT变换的高时间分辨率和S变换良好的时频分析能力，测量时变谐波信号的频率和幅值参数，并确定各频率分量的起止时间。仿真结果表明，该算法具有很高的精度，适合分析稳态和动态谐波信号。