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在對電網諧波治理和無功補償時，需要實時檢測分析電網中的諧波和無功電流，以便對電網中的諧波電流進行抑制和補償無功功率。本文對小波變換算法在電網諧波電流檢測中的應用做了研究，該算法利用mallat分解算法得到各頻帶的小波分解系數，然后將分解得到的小波系數進行單獨重構，這樣就可以分離出基波電流與各諧波分量。仿真與實驗結果表明該方法可以很好的將基波電流與各諧波分離出來，能達到諧波電流實時檢測的要求。
在電網供電系統中，電網電壓是正弦交流電壓，通常為50 Hz 。當電網向電阻、電感、電容器等線性負載供電時，電流波形不變，仍為交流電。然而，當電網電壓施加到非線性負載（如二極管整流器或交流電壓調節器）時，電流波形失真，除了基本分量之外還包含諧波分量。產生諧波的負載裝置也是消耗基本無功功率的裝置，它們在正常運行時給電力系統和電力用戶帶來危害。綜合國內外的研究現狀，本文將現有諧波測量和分析的主要方法分四種：
基于傅立葉變換的諧波檢測方法；
基于瞬時無功功率理論的諧波檢測方法；
基于人工神經網絡的諧波分析和檢測方法；
基于小波變換的諧波分析與檢測方法。
瞬時無功功率理論檢測法、神經網絡法是通過分析信號的時域信息，得出信號的基本參數。傅里葉變換及其改進算法是通過將時域變換為頻域信息進行分析處理，降低了信號分析的難度［3］。很多情況下，要求不僅能夠獲取信號在時域和頻域的全貌而且要得悉信號在某些時刻的局部特征，而單純的時域或頻域分析均無法滿足此要求，有學者提出了小波變換。小波變換能夠通過信號頻率來調整時頻窗口，能精確定位信號的時間和頻率，從而能夠更準確的檢測電網諧波電流。本文通過構建典型的電網諧波信號模型，利用mallat 分析方法對諧波信號進行檢測和分析，仿真結果表明此方法具有良好的時頻局部化特性，適合于穩態諧波和時變諧波的檢測分析。
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