摘要：为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题，提出一种经验小波变换（EWT）和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交（NDQ）算法和奇异值分解（SVD）算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数，另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题，引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息，最后，基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量，利用基于改进粒子群优化算法（IPSO）优化支持向量机（SVM）的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%，且能够准确识别4种实测扰动信号。

      关键词：电能质量；扰动检测识别；经验小波变换；快速多分辨率S变换；改进粒子群优化；支持向量机

      中图分类号：TM28     文献标识码：A