3.3基于变换的方法

在电能质量分析领域中广泛应用的基于变换的方法主要有Fourier变换、神经网络、二次变换、小波变换和Prony分析等5种方法。

3.3.1Fourier变换

Fourier变换是电能质量分析领域中的基本方法，在实时系统中，通常采用短时Fourier变换方法(STFT)和快速Fourier变换方法(FFT)。

Fourier变换的优点是算法快速简单。但其缺点也很多：(1)虽然能够将信号的时域特征和频域特征联系起来观察，但不能将二者有机地结合起来。(2)只能适应于确定性的平稳信号(如谐波)，对时变非平稳信号难以充分描述。(3)STFT的离散形式没有正交展开，难以实现高效算法;只适合于分析特征尺度大致相同的过程，不适合分析多尺度过程和突变过程。(4)FFT变换的时间信息利用不充分，任何信号冲突都会导致整个频带的频谱散布;在不满足前提条件时，会产生“旁瓣”和“频谱泄露”现象。

3.3.2神经网络法

神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模平行计算的基础，它既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。

神经网络法的优点是：(1)可处理多输入-多输出系统，具有自学习、自适应等特点。(2)不必建立精确数学模型，只考虑输入输出关系即可。缺点是：(1)存在局部极小问题，会出现局部收敛，影响系统的控制精度;(2)理想的训练样本提取困难，影响网络的训练速度和训练质量;(3)网络结构不易优化。