由於電力電子元件大量使用，未來新型電網諧波污染將更嚴重，如何有效量測負載狀態且正確分析電力量，是改善電力品質的首要工作。
目前分析訊號的方法多採用傅立葉轉換。為了改善傅立葉轉換在時間分析上的不足，可使用短時傅立葉轉換建立固定的窗函數，然而會遺失高頻成分的訊號。小波轉換可提高時間和頻率的解析度，在非週期訊號上有較優良的分析。
本論文根據離散小波轉換所設計的演算法，實現於LabVIEW量測系統，並實測多種動態負載，與IEEE Std. 1459-2010所計算的電力量作比對，其絕對誤差值均未超過2%。期望使用小波轉換計算電力量的演算法，往後能應用於各項電力品質管制與改善。

Due to wide spread applications of power electronic devices, power grids will have more harmonic pollution. In order to improve the problem of power quality, establishing an effective and accurate data analysis method is a high priority job for load measurement.
Currently, Fourier Transform is the most commonly used method to analyze signals. Furthermore, Short-Time Fourier Transform offers a fixed window function to improve the lack of time information in Fourier Transform. However, it will lose high frequency information. Wavelet Transform can increase resolutions in both time and frequency domains. It is also a better analysis method for nonsinusoidal signals.
This study designs an algorithm in LabVIEW based on discrete wavelet transform. Varieties of real dynamic loads are measured and are compared with the IEEE Std. 1459-2010. All errors are no more than 2%. The platform of electric power measurement and calculation can be applied to controlling and improving power quality.

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