随着各种电力负荷的迅猛增长和电力电子等敏感设备的广泛使用，电能质量问题已成为目前关注的焦点。其中，电能质量扰动的准确检测与辨识是进行电能质量评估与有效治理的前提和依据。由于许多电能质量扰动下的电气信号具有暂态特征，传统的基于有效值和傅立叶变换分析方法已不再适用，因而现代信号时频分析方法已经成为人们用以分析电能质量问题的有效工具。 有鉴于此，本论文对电能质量扰动信号在时频空间反映出的本质特征、电能质量扰动特征提取和分类识别的方法作了深入的、探索性的研究，同时对电压暂降幅值检测、扰动时间定位和扰动源辨识方法也进行了研究。主要研究内容和创新点包括以下几方面： (1)对电能质量扰动信号在时频空间反映出的本质特征进行了深入的、系统的分析和研究，在此基础上首次定义了能够反映电能质量扰动特征的4个特征函数，提出了表征电能质量扰动信号的TF特征，并且证明了利用信号的TF特征值能够对常见的电能质量扰动信号进行分类，为电能质量扰动检测与辨识奠定了理论基础。 (2)提出了基于S变换的电能质量扰动分类识别的新方法，本文的方法与以往方法相比最大的创新之处在于：用S变换将电能质量扰动信号变换到时频空间提取信号的TF特征，并根据由基于TF特征值构成的决策树对电能质量扰动进行分类识别。文中用大量算例证实了该方法具有简单、快速、直观、识别类型多、正确率高、抗噪能力强等优点。 (3)对采用不同窗函数的短时Fourier变换求取电能质量扰动信号的TF特征作了对比研究，发现经Blackman窗短时Fourier变换获得的4个特征函数非常理想，由此提出了基于Blackman窗短时Fourier变换的电能质量扰动分类识别方法。该方法与基于S变换的方法相比，除了具有其全部优点之外，还可以减少对S变换后基频幅值的修正计算，因此更为简单、快速。 (4)用短时Fourier变换作为时频信号分析工具，研究在电压暂降扰动下暂降电压幅值检测、扰动时间定位和扰动源识别问题，首次提出利用暂降后电压信号的基频幅值曲线来检测暂降电压幅值，利用暂降发生和结束时产生的高频特征来对电压暂降扰动时间定位的新方法。模拟检测仿真试验结果表明该方法比以往基于小波变换的方法在抵御谐波和噪声干扰方面更具有优越性。提出了根据基频幅值和扰动点个数来识别电压暂降扰动源的方法，该方法可以有效地区分是由短路故障引起的电压暂降还是由感应电机启动引起的电压暂降。