随着时代的变化,电力系统的电源种类以及特征、电网内部结构和负荷组成都发生了翻天覆地的变化,在电力系统中越来越多地开始使用非线性、冲击性与不平衡负荷,这些新模式的使用使得电网在电压波动、谐波等方面都有不同的表现,因此需要对这些变化的数据进行实时监控。为了能够利用电能质量监测数据实时而准确地发现电能质量扰动问题,本课题将在电能质量在线监测系统的基础上引入分布式复杂事件处理技术。复杂事件的输入事件流一定是实时的,它以事件为驱动,能准确且及时地监测到目标事件。而分布式复杂事件处理监测系统具有良好的可扩展性,提升系统吞吐量,具有比较低的计算延时,功能全面且性能优秀。本文设计一个应用于电能质量扰动分类的分布式复杂事件实时监测系统,定义不同扰动事件的事件规则,将复杂事件处理引擎与分布式实时流处理框架Apache Storm结合起来。针对电能质量扰动分类应用的特性构建有效拓扑,并进行实验。实验结果表明分布式复杂事件处理能够很好地应用于扰动分类应用中,能准确地得到检测结果并且提升了系统的吞吐量,降低了系统检测时延。