随着节能减排和能源效率的要求不断提高,更多的研究集中于可再生清洁能源的发电上,分布式的新能源发电技术得到不断的发展,主动配电网的概念也被提出和逐渐完善。随着主动配电网中大量电力电子设备和非线性敏感负载的应用,更加复杂的电能质量问题影响着主动配电网的安全稳定运行。因此,对主动配电网内的电能质量进行准确有效的检测和识别分析,具有非常重要的理论意义和实践意义。考虑到主动配电网现场操作实验较难进行,本文基于RTDS实时数字仿真平台,搭建了含双馈感应发电机系统的风电并网和单级式并网结构的光伏发电并网的主动配电网仿真模型,获取了主动配电网中分布式电源并网引起的暂态振荡扰动,并网点短路故障时引起的电压暂升、电压暂降、电压中断等扰动数据。在暂态电能质量扰动检测算法的研究中,针对传统经验模态分解在分析时间尺度较大的扰动信号时存在的模态混叠问题,提出基于改进小波阈值去噪和K值预验VMD的暂态电能质量检测。运用基于本文算法的Hilbert谱分析对Matlab仿真信号和主动配电网的电磁暂态扰动信号进行分析和检测,与HHT等其他方法检测结果做对比,本文算法具有更加突出的时频分析性能和检测能力。在暂态电能质量扰动识别算法的研究中,针对现有方法对暂态电能质量扰动识别准确率不高的问题,提出基于VMD多尺度排列熵和QPSO-RVM的电能质量复合扰动分类方法。该方法结合VMD分解,提取扰动的多尺度排列熵作为扰动信号的特征量,使用量子粒子群优化算法对相关向量机的核函数参数寻优,最终将提取的特征向量输入作为分类器的QPSO-RVM进行扰动识别和分类。利用MATLAB仿真对共计12类单一和复合扰动信号进行分类识别,对比不同类型特征向量和分类器的识别方法,仿真验证本文提出的分类识别方法具有识别准确性高、适应性强的优点。为验证本文算法在更为复杂的主动配电网中的普适性,在第二章搭建各分布式电源的基础上,仿真获取DG并网、短路故障、并网与孤岛切换各类情况下对应的扰动数据,进而使用第三章和第四章所述的电能质量扰动检测与识别方法,对仿真数据进行分析,均验证了本文所提算法在更为复杂的系统中的有效性和准确性。该论文有图80幅,表15个,参考文献98篇。