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针对电能质量信号分类存在实时性差、准确度低的问题，提出了一种基于HMT（hit or miss transform）小波范数熵（norm entropy，NE）和支持向量机（support vector machine，SVM）的电能质量扰动识别方法。根据HMT小波分解每一层能量不同的特点，取扰动信号的10层小波分解的范数熵组成特征矩阵。特征量起到了对扰动信号分形的作用，以此作为SVM的输入。为了提高分类的准确度，研究采用了粒子群算法（particle search optimization，PSO）对S