1时域仿真法

时域仿真方法在电能质量分析中的应用最为广泛，其最主要的用途是利用各种时域仿真程序对电能质量问题中的各种暂态现象进行研究。目前较通用的时域仿真程序有EMTP、EMTDC、NETOMAC等系统暂态仿真程序和SPICE、PSPICE、SABER等电力电子仿真程序。

采用时域仿真计算的缺点是仿真步长的选取决定了可模仿的最大频率范围，因此必须事先知道暂态过程的频率覆盖范围。此外，在模仿开关的开合过程时，还会引起数值振荡。

3.2频域分析法

频域分析方法主要包括频率扫描、谐波潮流计算和混合谐波潮流计算等，该方法多用于电能质量中谐波问题的分析。

频率扫描和谐波潮流计算在反映非线性负载动态特性方面有一定局限性，因此混合谐波潮流计算法在近些年中发展起来。其优点是可详细考虑非线性负载控制系统的作用，因此可精确描述其动态特性。缺点是计算量大，求解过程复杂。

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：

可处理多输入－多输出系统，具有自学习、自适应等特点。

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。

3.3.3二次变换法二次变换是一种基于能量角度来考虑的新的时域变换方法。该方法的基本原理是用时间和频率的双线性函数来表示信号的能量函数。

二次变换的优点是：可以准确地检测到信号发生尖锐变化的时刻；精确测量基波和谐波分量的幅值。缺点是：无法准确地估计原始信号的谐波分量幅值；不具有时域分析功能。

3.3.4小波分析法小波变换是新的多尺度分析数字技术，它通过对时间序列过程从低分辨率到高分辨率的分析，显示过程变化的整体特征和局部变化行为。常用的小波基函数有：Daubechies小波、B小波、Morlet小波Meyer小波等。

小波变换的优点是：

（1）具有时－频局部化的特点，特别适合突变信号和不平稳信号分析。

（2）可以对信号进行去噪、识别和数据压缩、还原等。

缺点是：

（1）在实时系统中运算量较大，需要如DSP等高价格的高速芯片。

（2）小波分析有“边缘效应”，边界数据处理会占用较多时间，并带来一定误差。

3.3.5Prony分析法Prony分析衰减的思想类似于小波。在该方法中，信号总是被认为可以由一系列的衰减的正弦波构成，这些衰减正弦波类似于小波函数。所以Prony分析方法和小波一样，可以做多尺度的信号分析。Prony分析的主要缺点是计算时间过长。