小波变换抗混叠谐波检测新方法：提升电力系统准确性

本篇硕士学位论文深入探讨了基于小波变换的抗混叠谐波检测方法，作者陈长升在五邑大学的模式识别与智能系统专业攻读硕士，其研究背景是电力系统谐波治理这一重要课题。电力系统的谐波问题是一个复杂且具有挑战性的研究领域，其中谐波检测是关键环节，因为它直接影响到后续的谐波治理策略。 谐波检测面临的困难在于谐波的非线性、随机性、分布性和非平稳性等特性，使得传统的检测方法难以实现精确测量。小波变换因其优良的时频局部化特性，被广泛用于谐波分析，但存在一个主要问题是小波混叠问题。混叠是指在小波分解过程中，高频率成分出现在低频区域，导致信号失真，这严重限制了小波变换在实际应用中的精度和鲁棒性。 论文首先分析了小波混叠的物理本质和幅频特性，揭示了混叠现象的根源，并详细讨论了混叠对谐波检测的负面影响。作者进一步综述了当前针对混叠问题的抑制方法，指出这些方法往往在信号保持和混叠抑制之间存在妥协。 作者在此基础上创新性地提出了一个离散小波变换抗混叠谐波检测算法。该算法通过特殊的处理方式，如在数组中添加奇数坐标位置元素的相反数和取一半值的操作，再结合插值后的结果，有效地消除了混叠分量。这种新算法兼顾了信号不失真和混叠抑制，克服了传统小波滤波器在精确重构信号和整体抗混叠方面的局限性。 论文通过仿真验证了新算法的有效性。首先，它在多频整次谐波信号的总谐波检测中展示了良好性能，能够有效分离出谐波。其次，作者还进行了含间谐波的多频信号检测，并将其与传统方法进行了对比，结果显示新算法具有更高的检测精度和实用性，为电力系统的非稳态谐波检测等工程应用提供了强有力的工具。 关键词包括电力系统、小波变换、小波混叠以及谐波检测，突出了本研究的核心内容和意义。这篇论文不仅深化了我们对小波变换抗混叠机制的理解，也为提高电力系统谐波检测的准确性提供了新的解决方案，具有很高的学术价值和实际应用价值。