配电网在电力系统中直接面向广大用户,是提高供电可靠性、改善电能质量、为用户提供更优质服务的重要环节。随着现代城市配电网的快速发展,客户对供电可靠性及电能质量的要求愈来愈高。当配电网发生电能质量扰动和故障问题时,对检测到的初始信号进行去噪,以及对其进行分析和研究以实现正确的分类识别,是解决配电网电能质量和故障问题的关键。　　小波分析在信号消噪、特征提取、数据压缩和重构等工程应用上体现出很大的优越性,在电力系统信号分析中也有着一定的的应用,能够准确地反映故障发生的时间、位置等信息,从而对电力系统进行实时、有效的状态监视以及故障诊断。　　为了解决配电网中的电能质量扰动和故障诊断问题,本文研究了利用小波分析进行电能质量扰动的分类识别与消噪,以及故障的分类识别。首先,针对配电网的六种常见电能质量扰动信号,通过小波包能量和能量熵分析提取其特征并建立分类规则,进而实现对电能质量扰动的分类。其次,为了解决噪声干扰对电能质量识别分类结果的影响,本文将小波折衷阈值和小波形态学方法应用于消噪之中,研究了不同类型电能质量扰动信号的消噪方法。　　最后,对于配电网中的常见故障,本文以广东某配电网科技项目为背景,对东莞一实际配网出线进行仿真模型搭建,获取相应故障数据并对故障特征进行分析后,分别采用了小波熵以及小波包熵进行了故障特征提取研究,并建立起分类规则,最终实现了六种常见配网故障的分类识别。