近年来电能质量问题已引起人们广泛关注。这主要是因为:一方面,大量非线性、波动性、冲击性和不平衡性负荷的广泛使用导致电能质量日益下降;另一方面,以计算机和微处理器为核心的对电能质量扰动敏感的高自动化和高智能化的电子设备和精密工业对电能质量提出了越来越高的要求。电力系统供电的电能质量是电力工业产品的重要指标,涉及发电、供电、用电各方面的利益。电能质量指标若偏离正常水平过大,会给发电、输电、变电、配电和用电带来不同程度的危害。因此,电能质量问题已经成为电能供应市场的核心问题之一,电能质量检测与分析技术和电能质量控制技术亦成为电力系统领域中新的研究热点。电能质量检测与分析是电能质量控制的基础,建立电能质量监测与分析系统并对电能质量扰动进行正确检测、评估和分类均是十分必要的。本文深入研究了基于复小波变换的动态电能质量扰动检测与定位方法、基于支持向量机的动态电能质量扰动自动识别方法和基于提升小波变换的电能质量扰动数据压缩方法。其应用可提高电能质量监测与分析系统的准确性、实时性及智能化、自动化和网络化水平。为解决常用正交实小波变换不能提取信号相位信息的缺陷,在分析小波相频特性对小波分析效果影响的基础上,提出利用复小波变换的复合信息对动态电能质量扰动进行分析可获得更好的分析效果。由于现有的复小波均为连续小波,为克服其计算复杂等缺陷,深入研究了一种通过改变相频特性由现有正交紧支实小波构造正交紧支复小波的方法。该方法基于多分辨率分析思想,仅要求正交紧支实小波具有低通滤波器即可,由该方法构造的正交紧支复小波具有正交性和紧支性,仍可采用Mallat快速算法。选择Db4正交紧支实小波构造出一种Db4正交紧支复小波,并将其用于动态电能质量扰动检测与定位。所构建的Db4正交紧支复小波滤波器组与原Db4正交紧支实小波滤波器组的长度相同,支集相同,同时具有与Db4正交紧支小波相同的特性:正交性、紧支性、消失矩和正则性。通过仿真,对Db4正交紧支复小波变换与Db4正交紧支实小波变换的分析效果和Db4正交紧支复小波的复合信息与简单信息的分析效果进行了对比分析。鉴于小波变换优秀的时频局部化特性和支持向量机优秀的统计学习能力,提出一种基于复小波变换和多类支持向量机分类器的动态电能质量扰动识别与分类方法:复小波变换主要用于提取动态电能质量扰动的特征向量;多类支持向量机分类器主要用于根据提取的特征向量对动态电能质量扰动进行识别与分类。为克服现有多类支持向量机分类器算法本身存在的一些缺陷,在借鉴模糊聚类分析思想的基础上,提出一种新的多类SVM分类器算法,即分级聚类SVM算法,同时构造了一种基于分级聚类SVM算法的动态电能质量扰动分类树。为验证所提出方法的正确性和有效性,对基于复小波变换和多类支持向量机分类器的动态电能质量扰动识别与分类方法和基于人工神经网络的分类方法进行了对比分析,同时也对分级聚类SVM算法和常用的几种多类SVM分类器算法进行了对比分析。为减少电能质量扰动数据的存储空间、传输数据量以及提高电能质量监测与分析系统的实时性,在深入研究提升小波变换基本理论的基础上,给出一种基于提升小波变换的电能质量扰动数据压缩方法:首先通过提升小波变换对电能质量扰动信号进行多尺度分解;然后根据相应的施加阈值策略对每个尺度上的高频系数进行阈值量化与编码处理,并保存与扰动相关的系数值而抛弃其它与扰动无关的系数值,从而实现电能质量扰动数据压缩;最后可利用提升小波逆变换由压缩后的数据对原始电能质量扰动信号进行重构。在阈值量化与编码步骤采取各个尺度下使用不同软阈值的策略,阈值估计采用极大极小阈值算法。为了更好地验证基于提升小波变换的电能质量扰动数据压缩方法的正确性和有效性,给出了四个数据压缩性能评价指标,并选用Db4正交紧支实小波的提升算法对几种常见电能质量扰动的数据压缩效果进行了仿真测试。设计了一种基于电能质量监测与分析系统,其主站由工控机和PCI CAN板卡构成,从站即为各个电能质量监测装置。同时给出了基于复小波变换和支持向量机的电能质量分析方法在该系统中的软件实现流程。提出一种基于DSP+双口RAM+ARM的电能质量监测装置的硬件设计方案,DSP主要用于电力信号采集、基本电力参数计算、电能质量参数计算与分析,此外还要实现事件记录、故障报警、遥信/遥控等功能;ARM主要用于实现本地显示、CAN通信、系统参数设置、键盘操作等;DSP和ARM之间通过双口RAM进行数据交换。为解决ARM和CAN控制器之间地址与数据总线复用问题,设计了ARM与CAN控制器之间的接口时序电路,该时序电路通过CPLD实现;为提高系统的实时性、稳定性和可靠性,采用了嵌入式实时操作系统μC/OS-II用于ARM软件开发。