1.基于EWT和MFDE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：采用光学电压互感器，对主动配电网系统中的PQ扰动信号进行提取，PQ扰动信号经过信号转换后提取模拟信号，并对模拟信号进行预处理；

步骤2：采用经验小波分解EWT，对预处理后的PQ扰动信号进行模态分解，得到包含特征信息的本征模态函数BLIMF；

步骤3：将包含特征信息的本征模态函数BLIMF，作为多尺度振荡散布熵MFDE算法的输入，利用多尺度振荡散布熵MFDE算法，对模态分解得到的本征模态函数BLIMF进行散布熵熵值计算，计算得出PQ扰动信号在各个本征模态函数BLIMF下的多维熵值向量；

步骤4：根据步骤3求得的熵值向量经PCA降维后，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EWT和MFDE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，搭建包含光伏、风能、电动汽车的高渗透率主动配电网系统，作为电能质量PQ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20dB大小的噪声，以测试算法的鲁棒性；

主动配电网的渗透率以下述公式(1)为基准:

式中，Pi,DG‑non为系统内第i个分布式电源的装机容量；n为系统内分布式电源个数；PL,sum为系统内负荷总功率。

3.根据权利要求1所述基于EWT和MFDE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，主动配电网系统中的PQ扰动包含以下类型：W1‑W3为风机事件组：W1为风机与公共电网并网，W2为风机与公共电网中断，W3风机与公共电网断开后孤岛运行；

S1‑S3为光伏事件组：S1为光伏电池板与公共电网并网，S2为光伏电池板与公共电网中断，S3光伏电池板与公共电网断开后孤岛运行；

E1‑E2为电动汽车事件组：E1为电动汽车大规模接入电网，E2为电动汽车大规模离网；

H1‑H3为风机与光伏混合操作：H1为风机系统、光伏系统同时与公共电网并网，H2为风机系统、光伏系统同时与公共电网中断，H3风机系统、光伏系统与公共电网同时断开后孤岛运行。

4.根据权利要求1所述基于EWT和MFDE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，对模拟信号进行预处理方法：

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，带通滤波器的带宽BWi＝10+2γfiHz；谐波频谱XH(ω)可由下式(6)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，φi为经验小波函数、ψi(ω)经为验尺度函数；

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EWT和MFDE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，包含特征信息的本征模态函数BLIMF计算如下：(1)：使用FFT变换提取信号的主频f＝{fi}i＝1,2,…N，其中，i为FFT提取的主频个数；

(2)：确定边界值Ω＝{Ωi}i＝1,2,…N，其将连续傅里叶频谱自适应分割为几个部分；初始边界值Ω0设为0，而余下的 为信号傅里叶频谱中两个相邻极小值fi、fi+1之间的中点；

(3)：经验小波的构造采用Meyer小波的构造方法，采样频率为3.2kHz；经验小波函数φi和经验尺度函数ψi(ω)可定义如下：式中，β(γ,ω,Ωi)＝β(1/2γΩi(|ω|‑(1‑γ)Ωi))，ω为输入信号频率，为信号傅里叶频谱中两个相邻极小值fi、fi+1之间的中点，其中，γ是确保两个连续状态区间之间的重叠区域最小的重要参数，其数值由计算出的边界值决定；

(4)：经过滤波后的详细因数可由快速傅里叶逆变换得到:Wx(1,n)＝IFFT(X(ω)φ1(ω))    (4)；

Wx(i,n)＝IFFT(X(ω)ψi(ω))    (5)。

6.根据权利要求1所述基于EWT和MFDE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，包含特征信息的EWT分量对应的散布熵熵值向量，对应着原信号的特征向量，特征向量的计算方式如下：对于长度为n的信号x＝{x1,x2,…,xN}的FdispEn可以导出如下：

1)：首先，x＝{x1,x2,…,xN}映射到具有整数索引的c类，并从1到c做上标签；过程中存在大多数xi可能被分配给少数类别的问题，特别是当最大或最小值显著大于或小于信号的平均值或中值；正态累积分布函数(NCDF)可以解决这个问题；整个映射过程如下：先通过NCDF将x映射到y，数值皆在0到1之间，如下式(7)所示；

其中,σ和μ分别是时间序列x的标准差和平均值e为自然对数，xj为原信号中的第j个元素；再将每一个yi被线性地分配给从1到c的整数；映射信号的每个数值用取整，其中 表示第j个分类时间序列的元素，并且使用舍入运算符(round)将数字增加或减少到下一个整数；

2)：依据 的原则定义时间序列

与嵌入维数m‑1和时间延迟d有关，每个时间序列 映射到具有振荡的散布模式其中 且π为一个种类的代表，用于区分最后的数量，并无实际数学意义；可以分配给每个时间序列 的所有可能的振荡的散布模式的数量为(2c‑1(m‑1)) ，其为π的所有种类；

3)：从每个潜在的散布模式 可以得到以下相对概率：

其中,#是基数,m为嵌入维数，c为需映射的整数类类别，d为时间延迟， 为散布模式的种类，i为所有散布类型 的种类数， 为映射后的时间序列，N为原时间序列的最大数量；

4)：最后，根据Shannon的熵定义，Fdispen值计算如公式(9)所示：其中，x为时间序列，m为嵌入维数，c为需映射的整数类类别，d为时间延迟， 为散布模式的种类，p可在上式(8)中计算，ln为以e为底的对数。

7.根据权利要求1所述基于EWT和MFDE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，SVM分类方法选用OAO方法，核函数选用多项式核函数。

8.根据权利要求1所述基于EWT和MFDE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、电压中断，谐波、闪变、振荡、凹陷或者尖刺；

PQ扰动信号包含幅值扰动或频率扰动的复合信号，幅值扰动包含电压暂升、电压暂降、电压中断；而谐波、闪变、振荡、凹陷或尖刺属于频率扰动。