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随着非线性负荷的大量使用，电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类，是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的，能够提供更为丰富的时频信息．为此，对电能质量扰动信号进行小波包分解，分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量，用贝叶斯分类器进行分类识别，对扰动分类做出了仿真分析，仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较．表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．