伴随着现代科技的发展,越来越多的电力电子器件应用于电能传输,用电负荷也逐渐趋于复杂化,这都导致暂态电能质量问题日益凸显。由此,人们的研究重点也由稳态电能质量问题转向了暂态电能质量问题。对暂态电能质量进行有效的监测和识别是快速治理该问题的关键。目前对电能质量的监测多在计算机上实现,这使得监测工作受到地域限制。随着智能手机这种移动互联网终端在人们生活中的普及,它被应用到了各个领域,其中基于Android操作系统的智能手机终端得到的应用最为广泛。Android是一种基于Linux内核的操作系统,具有强大的网络数据连接功能。本文建立了一个基于Android操作系统的电能质量监测识别系统,它利用Android系统轻便灵活且无地域限制的优势来克服传统监测终端的缺点,使得用户可以随时随地的查看监测点的数据状态,具体研究内容如下:(1)分析了暂态电能质量识别算法和监测软件系统的发展现状;对电能质量问题进行概述,并给出了暂态电能质量的分类及其对应的扰动信号仿真模型。(2)论述了模糊C均值聚类算法的基本理论。并尝试将其引入到电能质量识别中,提出了一种基于模糊C均值聚类的暂态电能质量扰动识别算法。该识别算法利用集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解相结合的方法提取有效特征量,用模糊C均值聚类算法作为分类器来实现扰动类型的识别。最后通过仿真信号测试和实际数据测试验证该扰动识别算法的准确性和实用性。(3)对本文系统进行总体设计。首先介绍了系统开发使用的Android平台的体系结构和技术框架。针对系统的需求分析,设计了系统开发的总体功能框架,并对各个功能模块进行详细的设计,包括数据查看功能设计、数据分析功能设计、扰动识别功能设计以及系统设置功能设计。最后阐述了系统实现中所需的Socket通讯技术、AChartEngine绘图技术以及JDBC数据连接技术的基本原理。(4)根据系统的总体设计,完成系统的实际开发。该系统采用Eclipse、ADT以及SDK作为开发工具,通过Socket技术实现服务器与客户端的数据交互,通过JDBC技术实现服务器对数据库的操作,运用AChartEngine完成数据曲线图在Android端的显示。系统为用户提供了数据查看、分析和识别功能,用户可通过数据表和数据曲线两种形式查看监测点数据,针对监测传回的瞬时电压数据还可进行幅值分析、频率分析以及谐波分析,对可能含有暂态电能质量问题的数据实现扰动类型的识别。具有管理员身份的用户还可使用系统的设置功能,管理系统的用户信息和基准数据信息。