电力系统谐波测量方法综述
1984年，日本学者H．Akagi等提出瞬时无功功率理论，并在此基础上提出了2种谐波电流的检测方法：p-q法和ip-iq法。这2种方法都能准确地测量对称的三相三线制电路的谐波值。ip-iq法适用范围广，不仅在电网电压畸变时适用，在电网电压不对称时也同样有效。而使用p-q法测量电网电压畸变时的谐波会存在较大误差。这2种方法的优点是当电网电压对称且无畸变时，各电流分量(基波正序无功分量、不对称分量及高次谐波分量)的测量电路比较简单，并且延时小。虽然被测量的电流中谐波构成和采用滤波器的不同，因而会有不同的延时，但延时最多不超过1个电源周期。如电网中最典型的谐波源——三相整流器，其检测的延时约为1/6周期。可见，该方法具有很好的实时性，缺点是硬件多，花费大。此理论是基于三相三线制电路。对于单相电路，必须首先将三相电路分解，然后根据式(7)[10]构造基于瞬时无功功率理论的单相电路谐波测量框图。仿真表明该方法是可行的，其检测性能优于以往的单相谐波电流的测量方法。
文献[11]提出一种能适用于任意非正弦、非对称三相电路的基于dq0坐标系的广义瞬时无功功率谐波电流测量方法。该方法较好地解决了前2种方法中存在的问题，但由于耗费大而限制了该方法的实际应用。
瞬时无功功率理论解决了谐波和无功功率的瞬时检测及不用储能元件实现谐波和无功补偿等问题，对治理谐波和研发无功补偿装置等起到了很大的推动作用。
4.4 基于神经网络的谐波测量
在理论上，神经网络在提高计算能力、对任意连续函数的逼近能力、学习理论及动态网络的稳定性分析等方面都取得了丰硕成果，已应用于许多重要领域，如模式识别与图象处理[12,13]、控制与优化、预测与管理、通信等。神经网络应用于电力系统谐波测量尚属起步阶段。它主要有3方面的应用：①谐波源辨识；②电力系统谐波预测；③谐波测量。将神经网络应用于谐波测量，主要涉及网络构建、样本的确定和算法的选择，目前已有一些研究成果。
文献[14]提出了基于人工神经网络的电力系统谐波测量方法。该方法利用多层前馈网络的函数逼近能力，通过构造特殊的多层前馈神经网络，建立了相应的谐波测量电路。文中给出了电路的训练算法和步骤，提出了训练样本的形成方法。仿真结果表明了此方法的有效性。
文献[15]将神经网络理论和自适应对消噪声技术相结合，ADLINE矩阵作为输入，建立相应的测量电路，并利用Delta算法调节权值和阈值，这种方法的自适应能力较强。式（8）为ADLINE[16]矩阵的表达式。
文献[17]提出了用人工神经网络实现谐波与无功电流检测的网络。仿真结果表明，该文检测方案不仅对周期性变化的电流具有很好的跟踪性能，而且对各种非周期变化的电流也能进行快速跟踪，对高频随机干扰有良好的识别能力。
4.5 利用小波分析方法进行谐波测量
将小波分析作为调和分析已有重大进展。它克服了傅立叶变换在频域完全局部化而在时域完全无局部性的缺点，即它在频域和时域都具有局部性。
文献[20]利用小波变换能将电力系统中产生的高次谐波变换投影到不同的尺度上会明显地表现出高频、奇异高次谐波信号的特性，特别是小波包具有将频率空间进一步细分的特性，从而为谐波分析提供了可靠依据。
文献[21]通过对含有谐波的电流信号进行正交小波分解，分析了电流信号的各个尺度的分解结果，并利用多分辨的概念将低频段(高尺度)上的结果看作不含谐波的基波分量。基于这种算法，可以利用软件构成谐波检测环节，且能快速跟踪谐波的变化。
小波变换应用在谐波测量方面尚处于初始阶段。将小波变换和神经网络结合起来对谐波进行分析,并设计和开发基于小波变换的谐波监测仪将会是非常有意义的工作。
综上所述，带通滤波是早期模拟式谐波测量装置的基本原理；傅立叶变换是目前谐波测量仪器中广泛应用的基本理论依据；神经网络理论和小波分析方法应用于谐波测量，是目前正在研究的新方法，它可以提高谐波测量的实时性和精度；瞬时无功功率理论可用于谐波的瞬时检测，也可用于无功补偿等谐波治理领域。
5 谐波测量的发展趋势
1）由确定性的慢时变的谐波测量转变为随机条件下的快速动、暂态谐波跟踪，是电力系统安全稳定运行深入发展的需要。
2）谐波测量算法向复杂化、智能化发展；求解方法从直观的函数解析，进入复杂的数值分析和信号处理领域；谐波测量与谐波分析如何相互配合。针对非稳态波形畸变，寻求新的数学方法，如小波变换等，是人们关注的方向。
3）硬件设备的精度、速度和可靠性的快速发展，为实现高性能算法和实时控制奠定了基础，如研究多通道谐波分析仪和电能质量检测仪。
4）谐波测量与实时分析、控制目标相结合，使测量与控制集成化、一体化。
5）建立更为完善的功率定义和理论，将新理论应用于谐波测量，提出新的测量方法和测量手段，使谐波测量在精度和实时性方面取得突破。
6）研究谐波特性辨识方法，为高精度测量方法提供依据。
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