随着电力电子设备及其它非线性负荷在电力系统中的广泛应用,电能得到了更充分的利用。但由此引发的电能质量扰动问题却日益突出,严重威胁着电力系统的安全稳定运行。如何减小电能质量扰动带来的危害,是电力系统面临的亟待解决的重大技术问题。电能质量扰动的识别、分类和检测是解决电能质量扰动问题的基础和前提。因此,研究电能质量扰动的检测和分类识别的有效方法,不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的现实意义。本文对电能质量扰动的检测和分类识别方法进行了深入、系统的研究。主要的研究工作和取得的成果概述如下:1.深入研究了电能质量扰动信号的表征与建模方法,分析了各种电能质量扰动产生的原因,构建了适合于电能质量扰动分析的信号模型。2.深入研究了一般S变换及基于S变换的电能质量扰动检测的基本原理,提出了一种改进的双高斯窗函数和基于这种改进窗函数的不完全S变换电能质量扰动检测方法。该方法首先利用功率谱极大值动态测度算法检测出电能质量扰动的主频率点,然后对这些主频率点进行改进双高斯窗S变换。改进双高斯窗函数是在双高斯窗函数的基础上通过引入两个旨在灵活改变窗形状以提高检测速度的新参数{p,r}形成的窗函数。3.深入研究了一种改进经验模态分解(MEEMD)方法及基于MEEMD的电能质量扰动分类的基本原理,提出了一种改进的时频域多特征量电能质量扰动分类识别方法。该方法首先通过改进不完全S变换和MEEMD方法提取六个电能质量扰动特征量,然后利用这六个特征量构建既能对单一电能质量扰动进行分类识别,也能对多重电能质量扰动进行分类识别的模块化自动分类识别系统,完成对电能质量扰动的分类识别。4.对本文所提出的改进不完全S变换电能质量扰动检测方法和改进时频域多特征量电能质量扰动分类识别方法进行了大量仿真实验。所获结果表明:本文提出的电能质量扰动检测方法具有精度高,运算速度快、抗干扰能力强的特点;所提出的分类识别方法对单一电能质量扰动和多重电能质量扰动都具有很高的分类识别精度。