近年來，由于故障、動態(tài)運行和非線性負(fù)荷的加入，使動態(tài)電能質(zhì)量問題越來越復(fù)雜，因此電能質(zhì)量的問題重新受到關(guān)注。特別是隨著小波理論自身的發(fā)展和世界范圍內(nèi)小波分析算法研究熱潮的興起，以及各種人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的成功應(yīng)用，對動態(tài)電能質(zhì)量擾動的起因和來源有了很好的理解,對動態(tài)電能質(zhì)量的識別、檢測、分類和統(tǒng)計有了很 好的解決辦法。為了在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對動態(tài)電能質(zhì)量進(jìn)行研究，明確尚需進(jìn)行的工作，在大量查閱各種國際會議、學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表的電能質(zhì)量論文后，本文綜述了近年來人工智能和傅立葉變換、短窗傅立葉變換和小波變換在電力系統(tǒng)電能質(zhì)量評估應(yīng)用中的主要成果與方法，并提出若干需要解決的問題，已資拋磚引玉。
    關(guān)鍵詞: 傅立葉變換；小波變換；人工智能；動態(tài)電能質(zhì)量

A summary of AI & mathematics transform applied to power quality study 
Wang Jing1, Shu Hong-chun2, Chen Xue-yun1

(1 Harbin Institute of Technology,Harbin,150001)
(2 Kunming University of Science and Technology, Kunming, 650001) 

    Abstract: In the past decade, faults, dynamic operations, or nonlinear loads make the dynamic Power Quality complex. Thereby, increasing interest in power quality has evolved. With the development of wavelet theory, worldwide spread>|注冊歡迎登陸本站，認(rèn)識更多朋友，獲得更多精彩內(nèi)容推薦！