小波变换在电能质量分析中的应用

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作者：陈晓东 论文级别：硕士 学科专业名称：电力系统及其自动化 中文关键词：电能质量 ; 小波变换 ; 电压闪变 ; 多分辨率分解 英文关键词：Power quality ; wavelet transform ; voltage flicker ; Multi-resolution analysis 学位年度：2003 导师：吴为麟 学科代码：080802 学位授予单位：浙江大学 论文提交日期：2003-01-01

摘要

本文在总结了原有的电能质量分析方法的基础上，提出用小波变换的方法进行电能质量分析。小波分析作为一种新型分析工具，在时域和频域同时具有良好的局部化性质，比傅立叶分析更为精确可靠。仿真结果表明多分辨率分解可以很容易得到我们需要的频带范围的信息，并且其快速小波算法也可以在DSP上实现。小波分析已经在电力系统中得到了广泛的应用。
     本文首先简单介绍了电能质量的标准和电能质量变化问题的分类，在总结了各种的电能质量分析方法的基础上，提出了新的电能质量分析方法——小波分析。
     接着介绍了小波变换的基本理论，指出了小波变换比傅立叶分析的优越之处，然后介绍了小波分析中的两个重要概念：多分辨率分析和小波包分析。
     最后介绍了小波变换在电能质量分析中的应用，重点讨论了电压闪变问题，用小波多分辨率分解和子带滤波方法对电压闪变的包络信号进行分解，检测出包络信号中的各个频率分量及其幅度。文章还分析了小波算法在DSP上的实现，同时对其他的一些电能质量问题也进行了初步的分析。
Based on the old methods of power quality analysis, the paper uses wavelet transform to analyze power quality. As a new type of analytical tool, wavelet transform has good localized performance on both time field and frequency field. Wavelet transform is better than fourier transform in precision and credibility, and MRA enables us to get the information about the frequency which we need. On the other hand, the wavelet arithmetic can be realized through DSP, so it is widely used in the power system analysis.
    First, the paper introduces the standard about power quality and classifies the power quality variation problems. Based on the old methods of power quality analysis,
    the paper advances a new analytical method on power quality--wavelet
    transform.
    Second, the paper introduces the basic theory about wavelet transform, and point out why wavelet transform is better than fourier transform in some aspects. Then the paper presents two important concepts on wavelet transform: multi-resolution analysis and wavelet package analysis.
    Last, the paper introduces the application of wavelet transform on power quality analysis, especially on the research of voltage flicker. We can get the magnitude and frequency of the embed signal by MRA. The paper analyzes how to use DSP to realize the wavelet transform arithmetic and also analyzes some other power quality variations by wavelet transform.

引文

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