小波与熵：电力质量评估中的创新分析方法

本文主要探讨了小波变换和熵在电力质量评估中的应用，结合了数学分析中的关键概念——反射性、规律性和系列一致性。在电能质量领域，选择性参考框架对于确保有效监控和诊断至关重要，而小波分析由于其在这些特性上的优异性能，被选为评估工具。 小波变换是一种多分辨率分析方法，它通过将信号分解为不同频率成分来捕捉信号的局部特征。这种方法能够有效地识别电能信号中的瞬态事件和频率成分变化，这对于检测电压波动、谐波干扰等电能质量问题特别有用。在评估过程中，反射性强调了小波函数在不同尺度下的对称性，这有助于理解信号的时间-频率结构。 熵作为信息论中的一个概念，衡量的是信号的不确定性或复杂度。在电力质量评估中，多尺度熵（Multiscale Entropy, MSE）是一种扩展的熵计算方法，它考虑了信号在不同时间尺度下的复杂度变化，能够反映出信号的稳定性及随机性。这种技术在检测非线性和非平稳性方面表现出色，有助于区分正常和异常的电能状态。 作者们将这两种分析方法——多分辨率小波分析和多尺度熵——进行了统一处理，目的是提供一种综合的方法论框架，即MpqAT，用于电力质量的定量评估。这种方法不仅考虑了信号的局部特征（通过小波），还考虑了全局的复杂度变化（通过熵），从而能够更全面地反映电能质量的实际情况。 总结来说，这篇发表于《美国计算数学杂志》的研究论文，通过对小波和熵的深入分析，并结合电力系统的需求，为电能质量的定量评估提供了一个有力的工具和技术，这对于电力系统的稳定运行和故障诊断具有重要的实际意义。