供电部门的电量采集系统可与防窃电系统融合到一起，建立一个综合服务站，记录智 能传感器采集到的负荷信息，以及监控系统发送的报警信息，根据需求绘制成不同类型的 曲线，方便营销系统可以随时调取采集并记录下的负荷变化情况，直观判断是否有异常情 况。本文希望将传感量测技术、信息通信技术、分析决策技术、自动控制技术和小波分析 应用于防窃电系统中，开发一套切实可用可观测、可控制、实时分析决策、能自动适应调 整的新型防电系统，能自动生成负荷变化曲线，一记忆、分析负荷变化情况，自动向电力 部门发送报警短信，从窃电源头防治窃电行为的发生，杜绝电表箱和电表的人为损坏;在 发现窃电行为时，第一时间切断窃电线路的电源，避免电能损失和抬去线损率的升高。使 智能防窃电系统成为智能电网的末梢神经。

1。4 本论文的构成

本论文主要由以下四章构成: 第一章:主要介绍了本文的选题及其应用价值，目前存在的常见的窃电与防窃电的一

些方法，分析了文中提出的问题，并给出了解决方法。 第二章:进行了小波变换及奇异性检测原理的程序实现，并在 MATLAB/SIMU LINK 中仿

真了负荷变化时的小波分析过程，进行了窃电信号的辨别。 第三章:针对文中提出的功能，进行了芯片选型及电路设计，完成了防窃电系统的硬

件设计及原理图绘制，PCB 制作及硬件的调试。 第四章:进行了系统软件框图的设计，并进行了各部分的流程设计。

2 负荷信号的在线监测及窃电判断过程仿真

2。1 负荷信号的在线监测

2。1。1  小波变换

小波变换被人称为“数学显微镜”，理解小波变换可以从信号的衰减性和波动性两方 面进行。与 Fourier(傅立叶)变换相比，通过小波变换可以对时间(空间)频率的局部特征 进行分析，经过伸缩平移运算，信号(函数)可以被多尺度细化，即在频率高的地方对时间 进行细致划分，在频率低的地方对频率进行细致划分，这样根据时域频域信号要求的不同 进行自动适应调整，从而实现对信号细节部分的聚焦。它能够解决 Fourier 变换中存在的 问题，成为继 Fourier 变换以来在科学方法上的重大突破。

小波分析已经在信号处理领域取得了令人瞩目的成就。现今，信号处理已经成为当代

科学技术工作的重要部分。信号处理的方法由以下手段构成，即对信号的分析、诊断，然 后压缩和量化、传递或存储，最后进行重构(或恢复)。以数学为基础为触发，信号处理包 括信号和图像处理(可以把图像看作是二维信号)，信号处理的很多问题中很多都可以用小 波分析的方法来解决。当信号随着时间是稳定不变的时候，用傅里叶分析的方法来处理是 十分有效的。但是在实际应用过程中，多数信号是非稳定的，这时用小波分析的方法来处 理效果较好，因为小波分析特别适用于处理非稳定信号。文献综述

2。1。2  小波与信号奇异性特征

用小波变换的方法，可以进行函数突变点的位置以及奇异性指数的确定，这是小波变 换方法的特点所在。如果信号在某点存在间断情况，或者对信号求导之后发现其某节导数 不连续时，我们就称信号的函数在该点具有奇异性。李氏(Lipschitz)指数是表征信号奇 异性的最常用的数学方法。函数在 aₒ点的奇异性的大小由李氏指数ɑ的大小确定，ɑ的值越 大，该点处函数越光滑；反之，则说明在该点函数变化越剧烈。小波变换比傅里叶变换的 优点在于它具有良好的空间局域性，不仅函数奇异性的整体性质可以通过小波变换确定， 而且突变点的空间位置及分布状况也能够通过小波变换确定。因此，当进行信号的奇异性 及奇异性位置分析时，小波变换的方法是优先选择。对奇异信号进行小波变换，小波系数 模在突变点的位置会存在一个最大值，这时，如果李氏指数ɑ大于零，其最大值会随着尺 度的增大而增大;如果李氏指数ɑ小于零，其最大值会随着尺度的增加而减小。因此，在本 文中，我们可以利用小波变换的模极大值在多尺度上的综合表现可用来进行窃电行为的监 测。