小波分析在电能质量扰动信号处理中的应用

"湖南大学电气与信息工程学院的电能质量分析研究，重点探讨了小波分析在电能质量扰动信号去噪与数据压缩中的应用。该研究由郭彬彬在黄纯教授指导下完成，主要关注电力系统中由于高频采样造成的存储与传输问题以及噪声干扰对信号分析的影响。" 在电能质量分析中，小波分析是一种重要的工具，它在处理电力系统中的瞬态信号时表现出色，能够同时在时频域分析信号，提供多分辨率的特性。相比传统的傅立叶分析，小波分析更擅长捕捉信号的局部特征，特别适合处理非平稳信号，如电能质量扰动。小波分析的应用包括去除扰动信号中的噪声，以提取纯净的信号成分，以及对大量数据的电能质量扰动信号进行压缩，降低存储需求和传输压力。 论文详细介绍了小波分析的理论基础，从傅立叶分析出发，阐述了小波分析的独特优势。同时，利用Matlab和其扩展工具Simulink进行电力系统的仿真建模，通过构建三相输电线路和电力机车主电路的仿真模型，模拟电能质量扰动，如三相不平衡供电和短路故障，以验证小波分析方法的有效性。 在实际应用部分，研究对比了不同小波算法在不同阈值系数下的压缩效果，通过压缩率和赋范均方误差来量化评估这些算法的性能。这些结果对于优化信号处理策略，提高电能质量监测的效率和准确性具有重要意义。 总结来看，这项研究为电能质量的监测和管理提供了新的技术手段，特别是在数据处理和信号压缩方面，对于提升电力系统的稳定性和可靠性有着积极的促进作用。未来的研究展望可能包括进一步优化小波分析参数，探索更高效的小波变换类型，以及结合其他现代信号处理技术，以提升电能质量分析的综合性能。