The information from the novelty detector, frequency estima- tion and wavelet compression is packed by a block called Builder that, according to the result of the novelty detector builds the file structure  as follows:

● If the current frame is of novelty and the previous one is not: write the ‘1’ flag followed by  the  four  frequency  values and the  wavelet coefficients.

● If the current frame is a novelty and the previous too: writes the ‘2’ flag followed by the four frequencies and the wavelet coefficients.

● If the current frame is not of novelty and the previous is of nov- elty: writes the ‘3’ flag followed by the four frequencies and one cycle  of  wavelet coefficients.

摘要：在本文中，描述了电力质量（PQ）扰动检测器和压缩器的设计和实物实现。该仪器称为电力 系统智能波形记录仪（PSSWR），可以获取电力系统（EPS）信号的样本并处理它们，以便将干扰波 形检测，压缩和存储到 SD 卡中，从而可以用合适的计算机应用程序离线重构和分析。该实物模型 使用现场可编程门阵列（FPGA）和 ARM 平台等其他设备，以智能方式处理 EPS 信号。PSSWR 能 够检测和记录众所周知的 PQ 干扰的波形以及 EPS 中尚未观察到的新的 PQ 干扰，这归功于新颖的 检测概念。这种特征在智能电网的新上下文中是重要的，可以通过该方法检测隐藏的干扰。 关键词:探测器，压缩器，电能质量，小波，FPGA，嵌入式处理器。

1. 介绍

如今电力质量（PQ）问题越来越受到关注。这些问题是由于在住宅，商业中心和工 厂中大量使用非线性负载和电子设备，以及电力系统（EPS）中分布式发电的扩散。因 此，监控的 EPS 实时，以及使用集中式和分散式方案的离线分析，已经越来越重要[1]。

在几个应用中，连续的数据采集和存储是必要的。这是由于这种数据的后处理可以 发现以前未观察到的信息，允许系统增强，故障排除，算法优化等等。例如，像瞬态振 荡或切换过程这样的高频干扰只能在全波形中看到，隐藏在原始数据中的签名可用于预 测电缆断线等。尽管聚合对数据进行减少和比较是有用的，但深度数据应该考虑到全面 的观察可能性[2]。

然而，电信号的连续原始数据记录不是一个简单的任务，因为大量的数据要被记录 和稍后传送。此外，目前很少有商业类型的设备可用于记录连续的原始数据采样率高[3]。 大多数常规记录仪是面向应用的，仅用于获取短期故障信号或干扰信号[4,5]。对 PQ 分 析仪的领先制造商进行了全面的调查。检查了 9 个顶级品牌，共有 27 台设备。从他们 的手册和数据表的调查中，观察到他们都能够长时间记录 PQ 参数（数据）。根据聚合时 间，某些设备能够记录超过一年的 PQ 参数。然而，只有两个能够长时间保存波形记录。 本文中使用[6]中描述的方法进行比较，因为它可以使用压缩技术记录大约 1 年的无间隙 波形。

本文所述的系统，称为电力系统智能波形记录仪（PSSWR），能够重建采样率高的 整个波形信号。然而，不使用连续的原始数据记录。相反，只有样品围绕检测到的电气 干扰进行打包，压缩和记录，用于离线重建整个信号。除了这些样本之外，还记录了关 于信号的每个周期的频率估计的信息。这些信息用于在两个干扰之间产生平滑的信号，

在频率随时间变化的情况下随时恢复整个电信号。 为了进一步减少要存储或传输的数据量，将压缩算法添加到系统中。压缩包括消除