小波分析：电能质量扰动信号的去噪与数据压缩关键技术

电能质量分析是电力系统运行的重要组成部分，它关注的是供电质量对系统稳定性和用户设备性能的影响。小波分析作为一种强大的信号处理工具，在电能质量扰动信号的去噪与数据压缩中发挥着关键作用。本文由答辩人郭彬彬在黄纯教授的指导下完成，研究专业聚焦于电力系统及其自动化领域，于2006年5月10日在湖南大学电气与信息工程学院进行。 论文的背景指出，电力系统在运行中会遇到各种扰动，如电压波动、频率偏差等，这些扰动可能导致设备故障，影响供电可靠性。为了解决这些问题，电力监测装置通常采用高采样率来捕捉扰动细节，然而这带来了数据存储和传输成本的增加。同时，噪声的存在会干扰信号分析，因此去除噪声并压缩数据成为研究的核心。 小波分析的理论基础是论文的核心部分。它作为一种时频分析方法，具备多分辨率分析特性，能够同时刻画信号在时间和频率上的局部特性，这是传统傅立叶分析所不能比拟的。小波分析能够精确地定位信号中的突变和细节，这对于识别电能质量扰动信号中的噪声至关重要。论文深入介绍了小波分析的基本概念，并结合Matlab这一强大的数学计算和系统仿真平台，探讨了如何在实践中应用小波分析技术。 具体来说，章节3详细介绍了如何利用Matlab的SPS工具箱进行电力系统仿真，包括三相不平衡供电和短路故障扰动的模拟。通过构建电力系统三相输电线路电路原理图（图3.1）和韶山1型电力机车的主电路图（图3.2），研究者展示了如何在实际电力系统环境中运用小波分析来优化信号处理流程。 基于Matlab的电力系统建模有助于理解扰动信号的特性，并通过仿真验证小波去噪和数据压缩方法的有效性。通过这种方法，论文不仅解决了电能质量扰动信号处理中的问题，还为后续的电网监控和故障诊断提供了理论支持。 这篇论文对小波分析在电能质量扰动信号去噪和数据压缩中的应用进行了深入研究，对于提高电力系统的稳定性、降低运行成本以及提升数据处理效率具有重要意义。它为电力系统工程师和研究人员提供了一种有效的工具和技术手段，推动了电力系统领域的前沿发展。