现代电力系统的网络结构和负荷结构都在发生巨大变化,分布式电源并网、高速列车等一系列非线性负载投运、电力电子设备的迅速发展,导致电能质量问题日趋严重,受到供电部门和用户的高度关注。快速准确检测电能质量参数和识别电能质量扰动类型对电能质量的治理和提高具有重要意义。本文研究广义S变换,并将其应用于电能质量扰动信号分析,实现谐波、间谐波实时检测和电能质量扰动识别。谐波、间谐波检测是电能质量扰动信号检测的最重要内容之一。针对谐波、间谐波检测中谐波对间谐波的干扰等难点问题,提出了一种基于快速自适应离散广义S变换的谐波、间谐波检测方法。首先,利用快速傅里叶变换估计信号频率；其次,应用折叠窗解决由于信号局部离散化引起的频谱混叠,并自适应选择窗函数参数,缩小频域分析范围,节省计算时间,获得更加可靠的时频信息。上述措施能有效抑制谐波、间谐波及噪声之间的相互干扰,提高扰动信号谐波、问谐波参数及时间定位的估计精度。含稳态和动态谐波、间谐波的电气信号的具体算例分析结果,验证了该方法的有效性。从海量的扰动信号中提取扰动特征并自动分类,是电能质量分析与治理的基础。提出了一种基于快速自适应双高斯广义S变换和判别树的扰动类型识别方法。首先,对信号进行快速傅里叶变换,且基于最大噪声功率设置阈值来屏蔽冗余信息,达到加快运算速度的目的；其次,用双高斯窗替代传统高斯窗,解决传统广义S变换检测扰动起止时间的幅值曲线变化缓慢的问题,并通过自适应选择双高斯窗参数,信号经变换后得到的时频矩阵信息更加可靠;最后,引入新的电能质量扰动指标,准确估计扰动起止时间,提取有效特征信息,设计分类判别树识别扰动类型。借助Matlab R2010b仿真平台,通过12种电能质量扰动信号的分析结果,检验了算法的可行性。