随着全球工业化的快速发展,非线性设备如变频调速装置等应用日益广泛,不仅大大方便了人们的日常生活,也造成如谐波、电压中断、波动、暂降等电能质量污染。提高电能质量的关键在于,需要有良好的检测方法来给电能质量补偿设备提供准确详细的电能扰动特征参数。因此,准确检测的扰动信号的特征值,实现信号的分类识别对于保证供电可靠性至关重要。论文以MATLAB软件为仿真平台,建立了7种信号模型,其中包括理想正弦电压信号,四种单一扰动信号,包括电压谐波、暂升/降、中断,和两种复合扰动信号包括谐波加电压暂升/降。采用时频分析的方法对以上模型进行仿真分析。首先,分别采用小波变换和短时傅里叶变换对含噪和不含噪的电压暂降信号以及谐波信号进行仿真分析。通过对比两种方法的仿真结果得出,小波对于含噪信号的分析存在误差,不能准确提取暂降扰动的特征值。而短时傅里叶变换有着较好的抗干扰性,能够直观清楚地检测信号的幅值、频率成分、扰动起止时刻,检测结果准确。所以,在抗噪性能和幅值检测方面短时傅里叶变换是优于小波的,更适合分析电能质量扰动问题。然后,采用短时傅里叶变换对六种扰动模型进行仿真。论文在扰动时间定位方面提出通过检测低频幅值包络线中波峰位置的方法确定扰动起止时间,并利用幅频曲线检测信号的频率成分,基频幅值曲线检测基频幅值的变化情况。最后,对短时傅里叶变换分析扰动信号的仿真结果进行详细地分析。论文中采用决策树的分类方法对扰动信号进行分类。分类的原理是在短时傅里叶变换对电能扰动信号的仿真结果的基础上,分别从幅值曲线,基频幅值曲线以及对幅时频矩阵中提取用来扰动分类的特征量,结合决策树和各扰动信号的幅值特点将扰动特征转化为与幅值相关的特征量,对其进行分类。通过对多组数据检测分析验证,这种分类方法能够对扰动信号实现分类,而且准确率高,原理简单、易于实现。