科技高速发展的今天,各种电力设备以及电子设备得到了广泛的应用,由此导致的暂态电能质量问题越来越突出,其中电压暂降是影响电能质量的关键因素。当电力系统发生电压暂降,极有可能造成大规模断电或者其他危害,将会导致经济效益和社会效益大大降低。因此如何既快速又准确的检测出该故障是目前的研究热点。本文在对当前电能质量、电压暂降的国内外研究现状基础上,对电压暂降特征、危害以及常用的检测方法进行分析和总结。针对66kV配电网的电压暂降问题进行重点探讨,研究和改进了的由变换法和筇变换法。改进后的算法在实时性、快速性、精确性等方面具有较好的效果。为了使电压暂降表征方法更可靠,本文应用了小波包和概率神经网络相结合的方法,对电压暂降进行判别,分析结果表明,采用该方法能够有效提取故障时刻的特征值,并将该特征值作为概率神经网络(PNN)的输入,可以有效识别配电网络或者线路中是否发生了电压暂降故障。