陈晓娟，李松寒，隋吉生，王 丽

(1.东北电力大学信息工程学院，吉林 吉林132012;2.吉林省电力有限公司，吉林 长春130021)

0 前言

随着人们生活水平的不断提高，对电能质量也提出了越来越高的要求。由于大容量电力设备和用电整流设备的投入以及其他非线性负荷的影响，不可避免地会发生各种电能质量扰动，其主要表现形式为电压凹陷、降落和瞬时扰动等。任何扰动都会对电能质量造成破坏。因此，如何找出扰动现象的规律，并及时地采取相应措施以避免扰动及其带来的损失日益成为提高电能质量中的重要课题。为了更好地监测电力系统的运行状态，大量的电力监测装置广泛应用在电力系统中。但采集到的信号通常含有噪声，为了精确地反映被采集信号量的特征，必须对其进行去噪处理，通常采用小波变换的方法［1］。但有些扰动信号的小波变换系数值可能与噪声的小波变换系数值相近，且低于阈值被当作噪声去掉，导致信号部分失真。而基于形态学的方法［2］，由于其计算速度快、实时性强的优点，应用于信号消噪也取得了较好的效果，但并未应用在电力扰动信号的处理。本文就如何取得更好的去噪效果进行了讨论，并对以上几种方法进行了分析和仿真，并创新地提出了小波形态学相结合的去噪方法，该算法的实质是采用形态学的方法消除大部分的噪声，然后再利用特殊处理后的阈值经过小波变换对其做平滑处理，从而使信号的失真度大大降低，而且能够有效消除噪声。……