随着电力系统中非线性负载和时变负载的广泛使用,电力负荷日趋复杂,电能质量问题日益恶化,给电网和电力用户带来了日益严重的危害。电力系统中谐波、间谐波等稳态扰动与电压骤升、骤降、中断等暂态扰动引起的危害越来越大,因而寻找更有效的电能质量分析方法尤其是间谐波的检测及复合扰动定位、分类方法,对电网实现综合全面的电能质量分析、评估具有重要的理论和现实意义。针对电网间谐波检测难题,文中引入谱估计思想,采用了基于MDL准则、波束空间变换、求根MUSIC与扩展Prony算法结合的间谐波检测算法。首先采用MDL法确定信源个数,然后采用波束空间变换的Root-MUSIC法进行谱峰搜索并通过谱峰排序输出高精度的间谐波频率值,在此基础上采用扩展Prony方法得到间谐波幅值、相位、衰减因子等参数,最终得到完整的信号信息。本算法得到的间谐波频率、衰减因子等特征量可用于后续复合扰动分类研究。针对目前暂态电能质量扰动时刻识别精度不高的问题,本文提出了基于集成经验模态分解法(EEMD)和改进的TK能量算子的暂态电能质量扰动检测算法。首先采用EEMD算法分解初始信号得到IMF分量,然后采用改进TK算子对分解的高频IMF分量提取扰动信息,得到暂态电能质量复合扰动发生的幅值及起止时刻值。同时采用Hilbert变换分析高频IMF分量,得到信号的Hilbert谱。仿真结果表明,本算法能够有效的检测暂态复合扰动幅值、起止时刻,且识别精度高、抗噪性强。本算法得到的扰动幅值、持续时间等特征量可用于后续复合扰动分类研究。针对目前电能质量复合扰动识别困难的问题,本文将其归于多特征量分析范畴,提出了一种基于EEMD、改进的TK能量算子、Hilbert变换、扩展Prony算法与决策树分类器相结合的电能质量复合扰动分类新方法。在基于以上算法得到信号扰动幅值、扰动起止时刻、衰减因子等特征量的基础上,确定决策树分类器各分支判据的阈值,设计了决策树分类器进行快速的扰动识别,避免了因训练样本不足引起的误差,在较大程度上缩短了识别时间。本文选取包括10种复合扰动在内的17种扰动信号进行仿真验证,仿真结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,可同时适用于文中单一和复合电能质量扰动信号的分类。搭建基于Lab VIEW平台的电能质量监测分析系统,采用HIOKI3196谐波分析仪对山西德汇钢管厂10k V配电系统进行电能质量测试,与本系统中算法进行对比分析,同时以暂态脉冲与电压骤降为例进行暂态电能质量扰动检测仿真,均验证了本文算法的可行性、精确性。