随着国家能源结构的调整以及坚强电网建设的推进，大规模分布式电源，如风电、光伏等越来越多的接入电网，大量的电力电子控制技术得到了广泛的应用;与此同时，各类大容量的冲击性、非线性负荷，如电气化铁路、电弧炉等发展势头不减，对电网电能质量带来很多的异常扰动，严重威胁电力系统和用户设备的正常运行。另一方面，各类型高敏感设备产业的快速发展又对电能质量提出了更高指标要求。因此，在新形势下，开展应对电能质量预警的在线决策支持技术研究，有利于充分发挥现有电能质量监控平台的作用，及时可靠挖掘出电能质量潜在隐患，为供用电双方提供合理的具有建设性的指导，对于提升电网电能质量水平具有重要作用。本文主要研究内容如下:　　(1)电能质量扰动源运行工况识别研究。分析电网中典型电能质量扰动源接入后带来的电能质量问题特性及由其引发的典型电能质量预警事件。再引入基于高阶统计量的数据挖掘方法，用以提取每个预警事件下不同运行工况对应的指标异常波段，并建立基于电网扰动源特性的典型预警事件波形库。然后，在此基础上，采用基于相似度分析的波形识别算法，对监测数据的异常波段进行模式匹配分析，进而对引起预警事件的扰动源运行工况做出识别。　　(2)风电电能质量趋势预测研究。基于风电的运行特性，分析其不同运行工况下引起的电能质量问题特性与主要影响因素之间的映射关系，并建立各个电能质量指标异常状态与不同影响因素间的对应关系表。在此基础上，采用模式匹配、蒙特卡洛随机抽样等技术建立合理准确的电能质量趋势预测模型，结合电网电能质量历史监测数据库以及风电未来一段时间的运行状况，对电能质量趋势做出预测。最后，对预测出的数据开展误差分析，并进行异常挖掘检测，给出相应预警信息。　　(3)电能质量治理措施在线决策支持研究。基于所建决策支持算法模型，开展电能质量预警指标判别分类。提出统一的用于决策支持的多层次、多属性的规则体系，并据此构建适应不同电能质量指标变化特性的治理措施决策支持方案库。研究分析应对电能质量预警的在线决策支持机制和方法流程，提出应对当前预警事件的参考建议或措施，避免电能质量进一步恶化，提前发现电网电能质量出现的隐患，避免故障的扩大。　　(4)基于电能质量监测网的在线决策支持系统软件开发研究。采用Java与Matlab混合编程方式开发可视化系统平台界面，算法主系统功能包括:扰动源运行工况识别模块、趋势分析模块和应对电能质量预警的在线决策支持模块。与此同时，研制辅助Web子系统，用以实现主系统输出结果与其他应用系统间的共享，以及与用户之间的交互。