随着工业不断快速地发展，整流器、变频调速器、电弧炉以及一些电力电子技术被广泛地使用，使电网中出现了大量的谐波成分，这对整个电力系统与电力用户带来了极大的危害，污染了电气环境和电能质量，是电力系统安全可靠运行的一大隐患；同时谐波检测也是处理谐波问题的主要依据和出发点，是电力系统分析和控制中的重要任务，因此谐波的检测有着尤为重要的意义。从目前谐波检测的研究现状来看，采用神经网络检测是研究的热点之一，但检测的精度与速度不能很好地同时满足，本文针对上述问题，采用BP神经网络与线性神经网络相结合的一种方法去实现对谐波的检测分析，本文主要研究工作如下：　　(1)介绍谐波的定义及其产生的原因，从不同的角度说明谐波的来源和谐波所带来的危害，分析各种不同的检测分析方法，阐述神经网络分析方法的基本原理，并详细介绍一些相关的概念；　　(2)为解决检测精度与速度不能同时满足的问题，先采用BP神经网络进行分析，获得精确的基波频率，再与线性神经网络相结合来检测分析谐波，利用BP神经网络和传统线性神经网络各自的特点，相互弥补以达到准确快速的检测效果；并在MATLAB软件中进行编程，还与FFT算法的检测结果进行比较，仿真结果表明了该方法具有较高的检测精度。　　(3)用该方法对一些实际的典型谐波进行检测分析，并搭建简单的电力系统模型，检测系统所产生的谐波，实验表明了该方法的可行性与有效性；当谐波成分较复杂时，在准确检测到奇次谐波分量的同时也可快速精确的检测到偶次谐波分量；当谐波信号中含有随机噪声也可较为精确的检测到谐波分量。