随着人们对电能质量要求的提高，电能质量扰动问题引起了用户越来越多的关注。为了改善和提高电能质量，就要对影响电能质量的各种扰动进行识别与检测，从而找出干扰源，采取针对性的解决办法。本文提出了两种电能质量扰动识别与检测方法：1．基于dq变换和小波变换的方法；2．基于短时傅里叶变换和矩阵奇异值分解的方法。第一种方法利用dq变换能够瞬时求取电压有效值的特性和小波系数能表征扰动突变信息的特性，根据不同扰动的有效值差异和突变特征值大小，再结合某些扰动的频谱特征，达到识别和检测电能质量扰动的目的。第二种方法运用短时傅里叶变换提取各扰动的特征值，为扰动识别提供量化依据，然后通过树型分类法对扰动进行分类；同时还提出将一维电能质量信号进行矩阵构造，通过矩阵奇异值分解提取电能质量信号中的突变信息，达到检测扰动发生时间的目的。仿真研究表明本文提出的方法能够有效、准确的实现电能质量扰动分类和检测，但是第一种方法抗噪性较差且只能分析单一电能质量扰动，第二种方法抗噪性很强，在一般噪声水平下不需要进行去噪处理，而且可以进行多种复合电能质量扰动的分析。实际电网中必然会存在噪声而且一个扰动的发生大都会伴随有其他扰动的产生，因此本文提出的基于短时傅里叶变换和奇异值分解的电能质量扰动识别与检测方法具有较强的实用价值。