结合原子分解与和声搜索算法，提出了一种电能质量扰动信号自适应分解及特征参数辨识方法。针对Gabor原子分解匹配追踪算法计算量大、实时性差的问题，首先利用傅里叶变换进行频谱分析，估计出扰动信号频率、幅值等参数，并以估计值作为搜索的初始解，加快算法的收敛速度；然后根据电能质量扰动信号特点将 Gabor 原子库分解为类基波库、脉冲库、谐波库、振荡库4个子库，依次搜索各子库，降低搜索的复杂度；再次，利用和声搜索算法快速、准确的全局搜索和协同搜索的特点对匹配追踪算法进行改进，加快了搜索速度；最后，依据获得Gabor原子索引参数实现电能质量扰动信号参数辨识。算例仿真表明，所提方法在保留匹配追踪算法优良重构性能的前提下，计算复杂度显著降低，搜索效率和收敛速度加快，扰动参数辨识精度得到提高。
电能质量扰动 原子分解 匹配追踪算法 和声搜索算法 参数辨识