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电能质量扰动信号数据庞大，数据提取较难。本文对常见的电能质量扰动及其组合的复合扰动进行离散小波分解，提取PQ（ Power Quality）扰动信号能量差作为特征向量，以此降低扰动分类的数据量。利用MATLAB软件产生PQ扰动训练和测试样本，在扰动样本中加入SNR=25 dB的高斯白噪声，利用SVM对扰动样本进行分类，提出两步网格搜索法对SVM的参数进行优化。仿真实验结果表明，此分类方法具有较高识别率，证明该算法的准确性和鲁棒性。