电力系统中分布式电源并网节点和容量的快速增长、输出功率的随机波动以及电力电子设备的大量接入导致电网结构变的日趋复杂,电能质量问题日益突出。立足于我国智能电网的大力发展,网络通信技术的逐步成熟,为从大量的电能质量时间序列数据中快速、高效地查找分析出有价值的信息和知识,并探索更加合理的电能质量治理方案以改善传统的本地治理方法的不足,进而实现电能质量污染的全局治理,本文从电能质量时间序列关联分析和污染全网治理的角度出发,提出一种基于数据驱动的电能质量分区治理策略。首先,对监测网记录的各节点电能质量原始时间序列进行数据处理。在纵向和横向维度上,利用垂直距离和时间跨度提取出原始序列中的重要特征点,采用分段线性表示法对序列进行模式表示。针对系统各节点相同电能质量指标下的原始序列经过模式表示后分段点的位置和数量不尽相同的情况,提出一种分段序列互插值寻优的方法,将各分段序列进行彼此插值寻优处理以构建出等时维序列数组。其次,由于系统各节点分段序列所携带的污染特征量不相同,应用数据驱动建模思想,采用灰色关联理论分析序列数组内节点数据的相关性,计算各节点之间的关联度来确定彼此受污染源综合影响的耦合程度。并依据各节点电能质量关联度大小排序将网络划分为多个控制区域,同时确定出各分区的主导节点,进而通过分区调控实现电能质量污染的全局治理。最后,在Matlab/Simulink仿真环境下,构建出多污染源共同作用下的IEEE14节点复杂扰动模型。通过对监测记录的数据进行大量处理和分析,验证了本文方法用于划分电能质量治理区域的准确性和分区改善全网供电质量的合理性。算例分析表明,利用节点数据关联性将网络分散区域化,通过调节区域内主导节点电能质量,可以改善整个区域的供电质量,多区域协同控制能够使全网电能质量污染得到有效的治理。