随着电力电子设备、非线性负荷等的大量使用,现代电力系统中的谐波污染越来越严重,不仅给电力系统本身的一次设备和二次设备造成危害,而且给人们的生活和生产中的各个方面带来不良的影响,造成了大量的经济损失和影响了人们的生活质量。因此有必要对电力系统中的谐波进行治理,以减轻甚至消除其对电力系统和人们的生产、生活造成的危害。然而在对谐波进行治理之前,关键性的工作是准确地估计出电力系统中电流或者电压信号中所含谐波的参数,这样才能有针对性地对谐波进行治理,有的放矢。关于谐波估计的研究,目前国内外的学者大部分都是基于电力系统在稳态下这个前提展开的。而当电力系统处于稳态和故障(或者暂态)时,电力系统中所出现的谐波成分、谐波估计对算法的精确度和时间开销的要求等是不同的,因此针对电力系统所处的不同状态,应该设计出与每种状态相适应的谐波估计算法。本文的研究就是在这样的研究背景下展开的。总体上,本文考虑了电力系统稳态下谐波参数的在线估计、电力系统稳态下谐波参数的离线估计以及电力系统故障下的谐波参数的在线估计这三种谐波估计的情形。针对第一种情形,本文提出了基于派克变换的谐波估计算法,在MATLAB和PSCAD/EMTDC中创建相应的算例,验证了该方法总体上比快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和汉宁窗插值的FFT(Interpolated FFT with the Hanning Window,IpFFTHW)准确度高,而且该方法具有抗高斯白噪声、估计精度受间谐波影响小、能检测频率偏移等优点;针对第二种情形,本文改进了传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),将谐波估计问题转化成一个最小值优化问题,并且提出了基于改进的PSO和最小二乘法的谐波参数寻优算法,在MATLAB中创建相应的仿真算例以及实测数据验证表明该算法不但比其他文献中的多种方法准确度高,而且具有抗高斯白噪声、能够处理频率偏移、间谐波以及频率偏移和间谐波同时存在的情况等优点;针对第三种情形,本文提出了一种基于二阶差分法的去除直流偏移量的谐波估计算法,在MATLAB和PSCAD中创建相应的算例,算法验证表明该算法不但比传统的全周波傅氏算在谐波估计上精度更高,而且其性能不受故障条件(故障类型、故障电阻、故障位置)和衰减时间常数等的影响,比传统的全周波傅氏算法的鲁棒性更好。