1.基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采用改进经验小波分解EWT对主动配电网系统的PQ扰动信号进行分解，滤除PQ扰动信号的噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量；

步骤2：将包含特征信息的EWT分量，作为复合多尺度排列熵CMPE算法的输入信号，利用复合多尺度排列熵CMPE算法，对各个包含特征信息的EWT分量进行排列熵计算，计算每种PQ扰动信号在各个模态函数下的熵值矩阵；

步骤3：使用PCA算法对计算的熵值矩阵进行降维处理，计算主元分量，得出各类PQ扰动信号的特征范围；

步骤4：根据步骤3求得的降维处理后的特征值矩阵，作为SVM算法的输入量；

步骤5：对含分布式能源的主动配电网系统，进行PQ扰动信号识别。

2.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：搭建包含光伏、风能、电动汽车的主动配电网系统，作为电能质量扰动检测方法有效性的测试系统；

所述搭建的测试系统是一个IEEE‑13总线配电网，连接到额定功率为5MVA，运行电压为

4.16kV和0.48kV的电网；采样频率为3.2kHz，采样时长为0.2s，通过对输出信号加入25dB大小的噪声，以测试算法的鲁棒性。

3.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤1中，主动配电网系统的PQ扰动包含以下类型：C1风能系统并网、C2风能系统中断、C3风能系统孤岛运行、C4光伏系统并网、C5光伏系统中断、C6光伏系统孤岛运行、C7电动汽车大规模离网、C8电动汽车大规模并网、C9光伏系统和风能系统同时并网、C10光伏系统和风能系统同时中断、C11光伏系统和风能系统同时孤岛运行。

4.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤1中，改进经验小波分解EWT包括：首先，构建原始扰动信号的基波与谐波的频域序列 其中，最小分量幅值不得低于基波的2％，最小频率不低于45Hz，并以这组频率作为中心频率，计算ψi，该带通滤波器的带宽BWi＝10+2γfi Hz；谐波频谱XH(ω)可由下式(1)计算得出:式中，XH为谐波频谱，ω为输入信号频率,i为主频次数，Λ1为频域序列，ψi(ω)为经验尺度函数；γ是确保两个连续状态区间之间的重叠区域最小的参数，fi为谐波分量频率；从原始频谱X(ω)中减去谐波频谱XH(ω)得到只包含间谐波残留频谱XR(ω)，构造最小分量幅值不得低于基波的2％，最小频率不低于5Hz的间谐波序列 将Λ1、Λ2结合并以升序排列即可得到 对Λ3序列中，相邻不超过±5Hz的分量分为一组，以确保实际频率仅被考虑用于滤波器设计，从而提取单频分量；经处理后的频率序列Λ＝{fi}i＝1,2,…N，N≤M1+M2为信号中存在的最终频域序列，间距超过10Hz的频率分量都得以被准确的分割。

5.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤2中，所述包含特征信息的EWT分量，根据扰动类型的不同有所区别，每个EWT分量代表了不同频率的扰动；

熵值矩阵的计算方式如下：

排列熵为对于维度为i、长度为N的时间序列x(i)、延迟时间λ、嵌入维度m的时间序列进行相空间重构，得到：

Xi＝{x(i),x(i+λ),…,x(i+(m‑1)λ)}                (2)其中，1≤i≤N‑(m‑1)λ，将Xi中的m元素按照升序重新排列，j为新序列中m元素的所在列索引，可得：

x(i+(j1‑1)λ)≤x(i+(j2‑1)λ)≤…≤x(i+(jm‑1)λ)               (3)因此，任意矢量Xi都可以得出一组符号排列πn：πn＝(j1,j2,…,jm)n＝1,2,…,k k≤m！                     (4)其中，m为嵌入维度，j为序列中m元素的所在列索引，m！为不同符号的最大数量值，用P(π1)，P(π2)，…，P(πk)来表示每组符号排列的概率分布，则有 每个πn的概率分布可由下式(5)确定：

其中，维度为i、N为的时间序列x(i)长度、λ为延迟时间、m为嵌入维度、Num为取数量；则经归一化的排列熵可由下式(6)表示：其中，维度为i、N为的时间序列x(i)长度、λ为延迟时间、m为嵌入维度；j为新序列中m元素的所在列索引，P(πj)为第j个排列概率，具体计算为公式(5)；

首先，在给定的时间序列{x(i),i＝1,2,3,…,N}得到多尺度下的粗粒化处理结果，在给定尺度因子τ下的第k维粗粒化时间序列 其中， 可由下式(7)得到：

其中， 为在给定尺度因子τ下的第k维粗粒化时间序列，j为序列中m元素的所在列索引；

把相应尺度下的CMPE取平均值则可得到在尺度因子τ下的CMPE值，即为：其中，τ是产生粗粒化时间序列的尺度因子，m为嵌入维数，λ为延迟时间，X为输入量，为在给定尺度因子τ下的第k维粗粒化时间序列，PE的计算公式在上述公式(6)中给出。

6.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤3中，PQ扰动信号的特征范围，建立在PCA第一主元分量p1、第二主元分量p2、第三主元分量p3上。

7.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤4中，

降维处理后的特征值矩阵，其具体计算方式如下：假设需降维的熵值矩阵为N行m列，为一N×m矩阵

*

则标准矩阵X为:

式中，i＝1，2…,N；j＝1,2,…,m；xj为矩阵的第j行， sj分别为xj的均值与方差；

*T * *T *

则相关矩阵R＝X X /(N‑1)，X 为矩阵X的转置，求得相关矩阵R的特征值λ1≥λ2≥…≥λm，及相应特征向量u1,u2,…,um；为确定主成分个数，还需计算方差贡献率ηi与累计方差贡献率ηsum

p的赋值取决于ηsum的大小，选取的p应保证ηsum大于80％及以上,p的赋值为3，贡献率ηsum皆大于90％；按照p的数值构建特征向量矩阵Um×p＝[u1,u2,…up]，m为原始矩阵的列数；

则主成分分析降维后的矩阵即为:

将ZN×p作为SVM算法的输入量。

8.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤5中，所述含分布式能源的配电网故障状态，包括电压暂降、电压暂升、谐波、闪变、震荡、或凹陷尖刺；PQ扰动信号包含暂升、暂降、或谐波的复合信号。

9.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述PQ扰动信号为负序电压信号。

10.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：采用改进经验小波变换EWT，对扰动信号进行分解，滤除扰动信号内部噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量；所述的针对EWT改进在于构造分割准确的FFT序列。