基于支持向量机的电能质量综合评价-毕设论文.doc

学号：

常 州 大 学
毕业设计（论文）
（2012届）

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二○一二年六月

基于支持向量机的电能质量综合评价
摘 要 ：统计学习理论是在研究小样本统计估计和预测的过程中发展起来的一种新兴的理论，它试图从更本质的层面上来研究机器学习的问题。作为统计学习理论的最新发展和结构风险最小化准则的具体体现，支持向量机（SVM）具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广到函数拟合等其他机器学习问题中。本文研究了SVM在电能质量分析中的应用，提出了一种包含综合集成赋权法和支持向量机的电能质量评价方法。在综合集成赋权法中,层次分析法确定主观权重,改进拉开档次法确定客观权重,基于加法原理将两者结合确定综合权重。由此产生支持向量机的初始训练数据,通过训练支持向量机能够得到电能质量综合评价模型及综合评价结果。算例结果表明,提出的电能质量评价策略保留了支持向量机在处理小样本、非线性问题时的独特优势,能快速得到合理的评价结果,并具有良好的泛化能力。

关键词：电能质量；支持向量机(SVM)；综合集成赋权；层次分析法；综合评价

Power Quality Comprehensive Evaluation
based on Support Vector Machine

Abstract：Statistical learning theory is newly developed theory for studying the statistical estimation and prediction problem based on small number of samples. It studies the nature of machine learning. As the latest development of statistical learning theory and the embodiment of structural minimization criterion, Support Vector Machines(SVM) provide efficient and powerful algorithms that are capable of dealing with high dimensional input features and with theoretical bounds on the generalization error and sparseness of the solution provided by statistical learning theory. SVM has few free parameters requiring tuning is simple to implement, and are trained through optimization of a convex quadratic cost function, which ensures the global optimization of the SVM solution. Furthermore, SVM-based solutions are sparse in the training date and defined only by the most "informative" training points. SVM presents a lot of advantages for solving the small samples, nonlinear and high dimensional pattern recognition, as well as other machine-learning problems such as function fitting. A novel comprehensive strategy, consisting of an integrated weight method and support vector machine(SVM) method, was proposed to evaluate PQ. In the integrated weight method, analysis hierarchy process (AHP) was employed to determine the subjective weights, and improved scatter degree (ISD) was introduced to decide the objective weights, then the comprehensive weights could be determined based on addition principle. The integrated weight method could produce the training data for SVM, and then the evaluation model of PQ was built. Test results show that the proposed strategy can deal with small data sets and nonlinear problems effectively, and obtain reasonable evaluation results quickly. The proposed strategy has so good generalization performance that it is fit for large practical samples.

Key words: Power quality;Support Vector Machine; integrated weight method; analysis
hierarchy process; Comprehensive Evaluation.

摘要····································································Ⅰ
目次····································································Ⅲ
术语表··································································Ⅳ
1 绪论··································································1
1.1 引言································································1
1.2 选题背景····························································2
1.3 电能质量研究现状····················································3
2 电能质量······························································6
2.1 电能质量的基本概念··················································6
2.2 电能质量研究概况····················································7
2.3 电能质量国标与主要内容··············································8
2.4 电能质量的其他指标··················································11
2.5 本章小结····························································12
3 电能质量指标权重的确定及评价体系的建立································13
3.1 电能质量六大单项指标················································14
3.2 电能质量指标等级量化················································14
3.3 指标权重的确定······················································15
3.4 建立电能质量综合评价体系············································16
3.5 关于电能质量指标制定的探讨··········································17
3.6 本章小结····························································18
4 基于支持向量机的电能质量分析··········································20
4.1 引言································································20
4.2 统计学习理论························································21
4.3 支持向量机··························································24
4.3.1 支持向量机原理····················································24
4.3.2 支持向量机数学模型················································25
4.3.3 优化条件和序列最小优化算法········································26
4.4 基于Alphaminer建立评价模型·········································28
4.5 算例分析····························································30
4.6 本章小结····························································32
5 总结与展望····························································33
5.1 本文主要完成的工作··················································33
5.2 研究展望····························································33

参考文献································································35
致谢····································································36

术 语 表
1.IEEE：Institute of Electrical and Electronic Engineers 电气和电子工程师协会
2.IEC：Institute of Electrical and Electronic Engineers 国际电工技术委员会
3.EMC：Electro Magnetic Compatibility 电磁兼容性
4.SCADA：Supervisory Control and Data Acquisition 监测控制和数据采集
5.AHP：Analytic Hierarchy Process 层次分析法
6.ISD：Improved Scatter-Degree approach 改进拉开档次法
7.ERM：Empirical Risk Minimization 经验风险最小化准则
8.SRM：Structural Risk Minimization 结构风险最小化准则
9.FFT：Fast Fourier Transform Algorithm 快速傅氏变换算法
10.SMO：Sequential Minimum Optimization 序列最小优化算法
11.SLT：Statistical Learning Theory 统计学习理论
12.SVC：Static Var Compensator 静止无功补偿器

1 绪论
1.1 引言
电能质量的好坏直接影响电力效益和国民经济效益。随着电力系统中非线性负荷及冲击性负荷的日益增加，系统中的非线性、不对称性和波动性日益严重，已引发不少异常和事故（例如电机烧损、电能计量误差大、变压器过热、电容器不能正常投运、继电保护和自动装置误动跳闸等），对电网和广大的用户的电气设备和各种家用电器造成了严重危害。特别是对于敏感负荷，如造纸厂、半导体生产厂、计算机芯片制造厂等，若电压下降几十毫秒，就会导致生产设备不能正常工作和出现大量废品。近年来，由于电能质量引发的事故和问题呈上升趋势，对电能质量的各项指标的监测和分析的工作势在必行。另一方面，随着我国电力市场改革不断深入，破除垄断势在必行，各电厂要竞价上网，优质优价，而供电公司也要切实保障用户的利益，要把提供可靠的供电质量和经济利益联系起来，保持市场占有率，争取更多的用户源，提高对用户的服务水平。准确可靠的电能质量综合评价结果可以作为用户选择供电服务的参考依据，有利于最终实现电能按质定价，同时也为电网的正常经济运行提供指导。因此，建立一套全面和公正的电能质量综合评价体系，对电能质量进行科学的评价非常有必要。
电能质量可用频率、电压偏差、谐波、电压波动和闪变、三相不平衡度、电压跌落幅度等指标来表示，目前还没有一个统一的电能质量定义。IEEE协调委员会对电能质量(Power Quality)的技术定义为：合格的电能质量是指给敏感设备提供的电力和设置的接地系统均是适合该设备正常工作的[1,2]。但是，IEC并没有采用“Power Quality”这一术语，而是提出“EMC”（电磁兼容）术语，强调设备与设备、电源与设备之间的相互作用和影响。在IEC提出的电磁兼容概念中，采用排放（Emission）来表示由设备产生的电磁污染，它反映出电流质量问题；采用抗扰（Immunity）来表示设备对电磁污染的抵抗能力，它与电压质量有关。在此基础上，制定出了一系列相关的电磁兼容标准。虽然IEEE与IEC标准分析的角度不同，但是电磁兼容术语与电能质量术语有很大的重叠性，在它们中间有很多的同义词。
根据电能质量的相关指标，参考IEC标准，从电磁现象及相互影响的角度来考虑，引起扰动的基本现象分类如下[3,4]：
低频传导现象：谐波、间谐波、电压波动、电压跌落与短时断电、电压不平衡、电网频率变化、低频感应电压、交流网络中的直流；
低频辐射现象：磁场、电场；
高频传导现象：感应连续波电压与电流、单向瞬态、振荡瞬态；
高频辐射现象：磁场、电场、电磁场（连续波、瞬态）；静电放电现象。
可见，电能质量问题基本上属于EMC中的低频传导现象。
根据IEEE标准1159-1995，电力系统中各种扰动引起的电能质量问题主要可以分为稳态问题和暂态问题两大类。稳态电能质量问题以波形畸变为特征，主要包括谐波、间谐波、噪声、电压以及频率波动、三相不平衡等；暂态电能质量问题通常是以频谱和暂态持续时间为特征，主要包括电压跌落、电压突升、短时断电、脉冲暂态和振荡暂态等。各种扰动具体的种类与特征见文献[3]。
1.2 选题背景
随着我国电力市场改革逐步推进，电能商品，必然要求做到按质定价、优质优价，因此必须建立一套全面和公正的电能质量综合评价体系, 对电能质量进行科学的评价。首先，电能质量综合评价是对某局域电网或某供电节点电能质量优劣的主要方法；同时，采用合理、公正、全面的电能质量评价方法对电能的质量进行综合的评价是建立公平的电力市场的重要组成部分之一，是供用双方制定供电合同及明确电能质量责任的重要依据；其次，电能质量综合评价是电能商品按质定价的客观要求。电能质量商品化将电能质量的治理——由供电方还是用电方进行治理的问题推向了市场，可以协调市场中各方的利益关系，从而明确电能质量治理的责任，改变目前各方互相推卸责任、无人治理的被动局面[5]。
理想的电力系统应以恒定的频率和正弦波形，按规定的电压水平对用户供电。但在实际情况下，由于电能在输送过程中受到各种因素的影响，到达用户的电能会偏离正弦波形而发生畸变。特别是当前不对称负荷、冲击性负荷在容量、数量上日益增大，使干扰成分不断增加，电能质量日益恶化。电能质量，不仅取决于发电、输电和供电系统本身，伴随着现代工业化的迅速发展，接入公用电网的半导体换流器和非线性负荷，也明显干扰或降低配电网中的电能质量。电能质量的恶化给电力系统和用电设备都带来严重的危害。
为应对电能质量恶化对电力系统和用电设备可能造成的损害，应对电能质量进行全面的运行监督和管理。电网中电能质量的运行监督目前主要由各级电力调度部门进行日常的电压和频率偏差监测和调整。随着电网的发展和负荷结构的变化，对电能质量的干扰越来越严重，与此相应，对电能质量的要求却越来越高，电能质量的标准也在不断完善。为了适应这种形势，全国各网、省（市）均建立了电能质量检测中心（站）。根据《电网电能质量技术监督管理规定》[电综(1998)211号文],对电网中谐波、电压波动和闪变、三相电压不平衡度等质量指标，一般由检测中心(站)采取不定时或专门检测,发现问题再和相关用户协商；按《电力法》规定的原则，采取措施解决。这里存在一个较大的电能质量运行监督的“盲区”，即负责电网运行监督的调度人员并不实时掌握电网中这些指标的状况，从而在运行方式安排上，不能顾及这些指标的变化可能对用户供电质量及电网安全带来的影响。
消除电能质量运行监督的“盲区”对电网安全和保证供电质量有重要意义。为此需要进行下列工作：
（1）加强对于扰源用户的运行管理。对于电网中大的干扰源用户，应安装实时检测装置。对于干扰（谐波、三相不平衡、电压波动和闪变等）超标的用户，应协助制定治理方案，限期实施，使之达标。
（2）充分利用网络资源，开发电能质量的SCADA系统，使运行人员及时掌握电网中电能质量全面状况,消除安全隐患。
（3）扩展电力调度业务范围。调度运行日志上应反映较全面的电能质量指标；运行方式安排上，应考虑对干扰源负荷供电带来的一些特殊问题（如谐波、电压波动和闪变指标变化，以及继电保护和自动装置定值的调整等）。
（4）健全电能质量监督管理体系，进一步修订、完善《电网电能质量技术监督管理规定》，在电力调度运行规程中，补充相关电能质量监测、调整的内容。
（5）尽快落实《电力法》中关于上网电价实行“同网同质同价”规定，制定具体办法和实施步骤。实施此条款，实际上是对长期以来电能的“以量计价”的否定。实行同质同价，就意味着“优质优价” 、“劣质低价” 、“污染罚款”，这是促使电能质量提高的经济杠杆。
（6） 普及电能质量专业知识，特别是对电网运行监督岗位上的技术人员，应全面了解电能质量的检测、超标的危害、电能质量指标和运行方式关系、降低电能质量危害的措施以及电能质量标准等等方面的知识。
基于上述课题背景，本文主要研究了一种包含综合集成赋权法和支持向量机的电能质量评价策略。在综合集成赋权法中，层次分析法确定主观权重，改进拉开档次法确定客观权重，基于加法原理将两者结合确定综合权重。由综合集成赋权法产生支持向量机的初始训练数据，通过训练支持向量机能够得到电能质量综合评价模型及综合评价结果。算例结果表明，提出的电能质量评价策略保留了支持向量机在处理小样本、非线性问题时的独特优势，能快速得到合理的评价结果,并具有良好的泛化能力。
1.3 电能质量研究现状
电能质量研究经过数年的发展，已经取得不少研究成果。本小节综述电能质量相关领域的研究现状和需要解决的问题。
1.3.1 谐波与间谐波分析
谐波污染除了与基波成整倍数的谐波外，还存在许多非整数倍的间谐波，间谐波的
存在更增加了谐波测量的难度，因此如何提高谐波分析的精度有着重要的意义。目前测量谐波的主要方法有：快速傅里叶变换（FFT），自适应滤波器，人工神经网络，奇异值分解（SVD），高阶谱分析，时频分析法等。
这些方法大体上可以分为两类：参数化方法和非参数化方法。参数化方法假定数据服从某已知的概率模型。但模型的某些参数未知，参数化估计与系统模型的辨识密切相关。其主要基础是优化理论，即被估计的参数在某种准则下是最优的，以及如何获得最优的参数估计。与参数化方法不同，非参数化方法不假定数据服从某种特定的概率模型，例如Fourier变换的功率谱估计就是典型的非参数化方法。
非参数化方法，如FFT，高阶谱分析，时频分析方法等，其主要特点是与任何模型参数无关，但计算量小，简便。因而受到了广泛的应用。FFT主要缺点是频率分辨率低。且谐波分析结果正确反映真实情况的两个前提条件是被分析信号是平稳信号且同步采样，即信号的统计量不随时间变化的信号且采样是所有频率分量的整数倍。如果不满足这个条件，将发生频谱泄漏等分析结果失真的情况。
参数化方法，如Prony方法、奇异值分解方法、ARMA谱估计等，使用参数化的模型，由于可以提供比非参数方法高得多的频率分辨率，故也常称为高分辨率估计或现代谱估计方法。参数化方法的缺点是计算量大，模型参数确定复杂并对计算精确性影响大。
谐波和间谐波分析主要需要解决的问题有：提高算法的稳健性，即如何使算法对异常值和脉冲性噪声的作用不敏感；电力系统谐波信号多数情况下为非平稳信号，对非平稳信号能准确地分析出谐波和间谐波是需要解决的问题。此外，一些常用算法（如FFT）正确进行谐波和间谐波分析的一个前提条件是要对信号进行同步采样，否则会出现频谱泄漏和栅栏效应等失真现象，因此如何克服这个问题也是谐波和间谐波分析的难点之一。
1.3.2 电能质量扰动分类识别
电能质量监测和分析是发现电能质量问题并进行治理和改善的前提条件，而如何从海量的电能质量扰动信号中自动提取特征并进行正确分类则是电能质量监测分析系统首先要解决的问题。电能质量扰动的分类识别是一个复杂的课题，因其包括了众多的扰动类型，而且各个扰动本身也有很大的不规则性。为解决这个难题，目前有很多方法，其中提取特征向量的方法有：傅里叶变换、小波变换、dq变换等；分类的方法有：人工神经网络、模糊分类、模板匹配、动态时间扭曲、基于规则的推理等。傅里叶变换只适合分析平稳信号、频谱泄漏和栅栏现象等缺陷，不适合分析非平稳信号。小波由于其强大的多尺度分析特征，可以提供扰动信号不同尺度的特征，因而是电能质量扰动信号特征提取用的最多的方法，但其易受噪声影响。S变换是由连续小波变换和短时傅里叶变换结合发展起来另一种时频分析方法，适合用于电能质量扰动信号的特征提取。神经网络具有简单的结构和很强的问题求解能力，且可较好地处理噪声数据，是分类识别的重要方法，但其自身有几个较大的缺陷，算法存在局部最优问题，收敛性较差，训练时间比较长，易过拟合，可靠性有限。
总而言之，由于电能质量扰动的复杂性、不规则性以及噪声干扰等诸多难点，电能质量扰动的自动识别目前还没有得到完全解决，尤其是当多种电能质量扰动同时存在时，这也是电能质量检测中常常遇到的问题，在这种情况下，准确识别是相当困难的，目前为止还没有很好的解决办法。
1.3.3 电能质量评价方法
目前，电能质量评价的方法很多，常见的有基于模糊数学法、层次分析法、概率论和矢量代数法及人工神经网络法等，但都存在评价不是很准确的问题。采用模糊理论进行电能质量评价，这种方法先确定各电能质量指标的隶属度函数及隶属度，再采用模糊综合评判方法的二级评判模型对电能质量进行综合评判，从而给出客观、全面、综合唯一的电能质量评价指标。但由于模糊隶属度函数很难精确确定，导致较难精确得到符合客观实际的权重。将层次分析AHP法和模糊方法结合，并加入可变权重进行改进，这两种方法仍难克服权重的主观性。文献[7]利用投影寻踪理论将多目标问题转化为单一投影指标问题，为电能质量综合评价提供了新思路。但很难摆脱投影目标函数选取的制约。文献[8]用径向基函数训练模型对电能质量进行综合评价,不仅训练评价模型的数据是随机生成的,而且每个实例都是由处于同一等级的各指标数据组成,使得评价模型不够精确、全面。
本文提出一种包含综合集成赋权法和支持向量机的电能质量评价策略。在综合集成赋权法中,AHP法确定主观权重, 改进拉开档次ISD法确定客观权重，基于加法原理将两者结合构成综合权重，有效解决了综合评价中权重确定这一关键环节，使两种赋权方法的优点融为一体，综合运用和发挥其效应。综合集成赋权法能产生支持向量机SVM的初始训练数据，通过训练SVM能够得到电能质量综合评价模型。

2 电能质量
2.1 电能质量的基本概念
电能质量描述的是通过公用电网供给用户端的交流电能的质量。理想状态的公用电网应以恒定的频率、正弦波形和标准电压对用户供电。在三相交流系统中，还要求各相电压和电流的幅值应大小相等、相位对称且互差120°。但由于系统中发电机、变压器、输电线路和各种设备的非线性或不对称性，以及运行操作、外来干扰和各种故障原因，也就产生了电能质量的概念。
电能质量可用电网谐波、电压波动和闪变、三相不平衡度等指标来表示。目前并没有一个统一的电能质量标准，IEC标准对电能质量的定义为：电能质量是指供电装置在正常工作情况下不中断和不干扰用户使用电力的物理特性[9]。最严重的电能质量问题是电压跌落和电压完全中断。文献[10 ]给出了一个比较直观的不合格电能质量定义：导致用户设备故障或不能正常工作的电流、电压或频率偏差。针对过去对各种扰动引起的电能质量问题(干扰)的提法不一，IEEE第22标准统筹委员会(电能质量)和其他国际委员会推荐用如下术语表述几种主要的电能质量干扰。
(1) 断电。在一定的时间内,一相或多相完全失去电压(电压幅值低于0. 1 p. u. ) 。断电按其持续时间可分为瞬时断电、暂时断电和持续断电。
(2) 电压凹陷。持续时间为0. 5周波至60 s，电压幅值为0. 1～0. 9 p. u. ，系统频率仍为标称值。它也称为电压下跌或电压骤降。
(3) 电压凸起。持续时间为0. 5周波至60 s，电压幅值为1. 1～1. 8 p. u. ，系统频率仍为标称值。它也称为电压上升或电压骤升。电压凹陷和电压凸起按其持续时间可再分为瞬间电压凹陷/凸起、瞬时电压凹陷/凸起和暂时电压凹陷/凸起。
(4) 瞬时脉冲。它表示两个连续稳态之间在极短时间内发生的一种突变现象或数量变化。可以是任一极性的单方向脉冲，或发生在任一极性阻尼振荡的第一尖峰。
(5) 过电压。电压为额定值的110 %～120 % ，持续时间> 1 min。
(6)欠电压。电压为额定值的80 %～90 % ，持续时间> 1 min。
(7) 谐波。一个周期电气量的正弦波分量，其频率为基波频率的整数倍。可以用傅里叶分解和统计分析方法求取。
(8) 间谐波。电压和电流的频率不是基波频率的整数倍。间谐波主要由静止变频器、感应电动机和电弧设备等产生。另外，电力载波也可认为是一种间谐波。
(9) 三相不平衡度( imbalance) 。它是指三相电力系统中三相不对称的程度。造成电力系统三相不对称的原因很多，主要有两类：一类是大容量不对称负荷的接入，如电力机车等；另一类是电网中的谐波。
不论怎样表达，电能质量的概念中应包括电能供应过程中的一切方面。
2.2 电能质量的特点
(1) 动态性。电能从发电生产到用户消耗是一个整体，其流动始终处于动态平衡中，并且随着电网结构和负荷的改变而不断变换。
(2) 相关性。电能不易大量存储，其生产、输送、分配和转换过程直至消耗几乎是同时进行的。当系统处在各种运行状态时，电能质量一旦不达标，相关的设备就会受到不同程度的影响。
(3) 传播性。电力系统是一个复杂的网络，为电能提供了最好的传输途径。电能传播速度快，电气污染波及面大，会大大降低相连系统的电能质量。
(4) 潜在性。电能质量扰动复杂多变,事故诱发条件复杂，其质量的下降造成对系统用电设备的损害有时并不立即显现，为安全运行留下了隐患。
(5) 复杂性。电能质量的多个指标作用于同一个系统时，综合给出电能质量的评判标准是非常困难的。目前尚没有一个准确和普遍认可的定量评估计算方法。
(6) 整体性。保证电能质量要靠多方努力。要求电力供应方、电力使用方、设备制造商等共同协作，制定统一和可操作的合适质量标准或单独的供电质量协议，或者按电力用户对电能质量的不同要求实行分级控制和管理。
2.3 电能质量研究概况
在我国,对电能质量研究的进展主要分为三个阶段。第一阶段: 20世纪80年代以前，电能质量研究的主要内容是电网的频率、供电电压和功率因数。供电企业普遍认为保证了电网的频率和供电电压在合适的范围之内，也就保证了电网的供电质量：同时，电力企业还把提高功率因数放在一个非常重要的位置。第二阶段：随着改革的不断深入和工业规模的不断发展，工业负荷大量增加，人们对电能质量的要求越来越高。除用频率、电压等参数外，其他物理量如谐波、电压偏差、三相不平衡度、负序和电压波动及闪变等已经引起了人们的重视。第三阶段：最近几年，人们对电能质量的认识和要求又发展到一个新的阶段。暂态电能质量参数已经引起了人们的注意，并认为电力系统电能的传输不仅是能量的传递，而且同时也是一种信息的输送。
对电能质量的研究经过数年发展,已取得很多成果。下面将对电能质量的几个主要研究范畴进行阐述，主要包括电能质量的起因、特点、分析方法、研究意义等。
2.3.1 电能质量问题起因
造成当前电能质量问题主要有以下两方面的原因。
(1) 电力负荷构成的变化。目前，电力系统中存在大量非线性负荷，如大规模电力电子应用装置、大功率的电力拖动设备、直流输出装置、电化工业设备及其他非线性负荷等。另外，还存在很多快速变化的冲击性负荷，如高层大楼的高速电梯、高速铁路、高速磁悬浮列车和地铁及其他快速变化负荷。
(2) 大量谐波注入电网。含有非线性、冲击性负荷的新型电力设备在实现功率控制和处理的同时，都不可避免地产生非正弦波形电流，对电能质量造成干扰。
2.3.2 电能质量分析方法
电力系统中各种扰动引起的电能质量问题主要可分为稳态事件和暂态事件两大类。稳态电能质量以波形畸变为特征，主要包括谐波、间谐波、波形下陷及噪声等；暂态电能质量通常以频谱和暂态持续时间为特征，可分为脉冲暂态和振荡暂态两大类。电能质量的分析涉及到对各种干扰源和电力系统的数学描述，主要分析方法有以下三种。
(1) 时域仿真法。在电能质量分析中，时域仿真法应用最为广泛，主要是利用各种时域仿真程序对电能质量问题的各种暂态现象进行研究。目前使用比较广泛的时域仿真程序主要有两类，一类是EMTP、EMTDC、NETOMAC等系统暂态仿真程序；另一类是SP ICE、PSP ICE等电力电子仿真程序。采用时域仿真方法的缺点是仿真步长的选取限定了可分析的最高频率范围。因此，必须事先知道待分析系统暂态过程的最高频率。另外，在仿真开关的开合过程中，还会引起数值振荡,必须采用相应技术以抑制这种数值振荡的发生。
(2) 频域分析法。主要用于电能质量中谐波问题的分析，包括频率扫描、谐波潮流计算。
(3)基于变换的方法。主要包括傅里叶变换法( FFT) 、短时傅里叶变换法( STFT)、二次变换法和近年出现的小波变换法。
2.3.3 电能质量研究意义
在电能输送过程中，电力系统将受到各种因素的影响，到达用户的电能波形往往发生畸变。随着不对称负荷、冲击性负荷的容量和数量的不断增大，电网受到严重干扰，电能质量不断恶化。另外，电能质量不仅取决于发电、输电和供电系统本身，接入公用电网的半导体换流器和非线性负荷也将对电网产生明显的干扰，降低了配电网中的电能质量。电能质量的恶化将会给电力系统和用电设备带来严重危害。谐波问题是电能质量中的一个重要问题。一直以来，电能质量研究也主要集中在与谐波相关的稳态电能质量研究上。在电力系统、电力电子、电动机、供配电等专业和所有涉及电力电子应用的工业部门中，都把谐波干扰及其分析处理作为重要技术课题。以前，由于受各种条件的限制，对电压骤降和骤升、暂态扰动等各种暂态电能质量研究较少。暂态信号具有突变、非平稳、持续时间短等特性，只了解它们在时域或频域中的全局特性是不够的。暂态信号中的奇异点和不规则突变通常与系统的电气参数有着重要的联系。奇异点检测的目的就是对故障进行定位，抓住故障特征，进而采取适当的保护或控制措施。因此，暂态电能质量分析已成为研究热点。
2.4 电能质量国标与主要内容
2.4.1电能质量标准化
为了保证电网安全、经济运行，保证对用户连续、可靠地供应电能，保证输配电设备、用电设备与装置正常使用，必须以科学技术和运行经验的综合成果为基础，按照标准化的原则对电气产品制定并发布统一的，适度的基本指标规定，以统一的质量检验方法指导实施。这一工作被称为电能质量标准化，其主要有以下四个方面的内容。
（1） 规定标称环境