随着电网中非线性设备的大量应用,特别是光伏和风电等新能源发电的发展,以及用户对电能质量要求的不断提高,电能质量问题越来越受到电力用户和消费者的重视,成为了电网领域的热点研究问题之一。而作为电能质量控制与治理的前提是对电能质量扰动进行准确的检测和分类。文章主要研究了常见电能质量扰动的分类问题,对基于S变换进行了深入的探讨,针对S变换存在的不足提出了改进方案,并且利用改进S变换设计了一种新的基于决策树的电能质量扰动分类算法,本算法可以区分8种单一电能质量扰动和4种复合电能质量扰动,并且在不同强度噪声下可以保持较高分类准确率。文章首先介绍了电能质量问题的研究背景,对电能质量检测分析的研究现状进行了概述,并对近年来基于S变换的电能质量扰动分类的研究成果进行了总结。接下来对S变换的算法原理进行了推导和分析,针对基于高斯窗函数的改进S变换提出了一种新的最优参数选择方法,针对S变换计算量大的不足提出了一种新的基于稀疏频谱的改进S变换,并通过仿真进行了验证。然后文章利用S变换对常见的单一和混合电能质量扰动进行了时域和频域特征分析,根据S变换后各种扰动的不同特征表现,选择了5个区分度较高的特征值,对不同扰动的大量实例进行了5个特征值的计算,并利用统计学原理针对不同的扰动对每个特征值进行了阈值选择。最后设计了一种基于决策树的电能质量扰动分类方案,仿真实验证明本方案可对8种单一扰动和4种复合扰动进行准确地分类,并可以在噪声情况下保持较高的分类准确率。