电压跌落是最严重的动态电能质量问题之一，

精确定位电压跌落起止时间是应对电压跌落问题的

重要前提和基础。由于电压采样信号往往有噪声分

量，现有的方法在定位电压跌落的起止时间时存在

局限性。本文提出利用多小波变换及相邻系数去噪

的电压跌落定位方法。多小波兼有对称性、正交性、

有限支撑性和二阶消失矩等优异的信号处理性能，

利用GHM多小波可以准确定位电压跌落起止时间。

多小波变换系数在每层之间具有对应关系，多小波

相邻系数将紧相邻的若干个系数作为一个整体来确

定阈值，考虑了系数之间的相关性，能获得更好的

去噪效果。通过 Matlab 进行仿真验证，仿真结果表

明，所提出的方法的正确性。

-Voltage　sag　is　one　of　the　most　serious

dynamic　power　quality　problems.　Critical　start-time

and　end-time　are　important　indices　for　voltage　sags.

But the sampling signals often have noisy component,

the locations of start-time and end-time are hard to get.

Wavelet　is　an　effective　tool　for　those　non-stationary

signal processing and has been used in this field. Local

feature　in　the　signal　can　be　enlarged　after　the

transformation　using　the　scalar　wavelet.　But　scalar

wavelets　cannot　contain　orthogonality,　symmetry,

compact　support　and　higher　order　of　vanishing

moments simultaneously. In this thesis, multi-wavelets

GHM　is　used　to　detect　and　locate　power　quality

disturbances.　Multi-wavelets　offer　many　excellent

properties　such　as　the　same　approximation　order　but

more　compact　support.　The　dependence　of　the

multi-wavelets　coefficients　varies　with　the　level,　so

neighboring coefficien