系统频率是电网系统中控制负载均衡的一个重要参数,通过对频率的变化情况进行跟踪,可以有效地监测系统运行状况。所以能够有效摆脱谐波、噪声干扰的频率估计算法对电网系统的稳定运行尤其重要。在此背景下,基于最小化LMS的自适应算法由于其在噪声和谐波环境下的程序简单、计算高效且性能健壮,得到了广泛应用。本文围绕此类算法在电力系统中的应用展开了如下工作:研究了频率估计的理论基础。首先介绍了本文估计算法所用到的复信号模型,介绍了复高斯白噪声。然后根据概率论的相关知识点研究了参数估计的均方误差下限——Cramer-Rao下界,并对复信号模型下的CRLB作了详细推导,以此作为频率估计算法性能的重要参考。然后介绍了非平衡电力系统的概念,说明了电力系统中的常见故障。紧接着介绍了三相电压到复信号模型的变换——Clarke变换,以及非平衡电力系统中复信号的非圆性描述。研究了两类经典的自适应频率估计算法,包括基于最小二乘以及基于最小均方的自适应频率估计算法。对于LS类算法,首先介绍最基础的RLS算法,由于其估计的有偏性,通过减去该算法的估计偏差,得到带有偏差补偿的BCRLS算法;紧接着介绍RTLS算法,不同于BCRLS,该算法并不需要噪声方差的先验知识;然后对上述三种算法进行了频率追踪、估计方差的性能仿真;对于LMS类算法,首先介绍基于复数域的CLMS算法,给出频率估计的表达式,由于该算法只是利用单项电压的信息,所以在非平衡电力系统中的频率跟踪特性并不佳;紧接着介绍基于宽线性模型的ACLMS算法,该算法充分利用宽线性模型以及二阶增广统计信息,在非平衡电力系统中依然可以有效地追踪系统频率。研究了基于LMS的复数域直接频率估计算法——CDFE算法。该算法通过最小化修正的均方误差函数,来实现对频率的无偏估计。首先推导出该算法的频率追踪表达式,以及稳态环境下的理论估计公式和方差,紧接着在大幅度频率变化环境下对该算法进行仿真验证,进而验证理论方差和实际均方误差之间的吻合性。并将该算法和前面所述的ACLMS在各种仿真环境下进行估计性能的比较,结果显示,CDFE算法在没有充分利用非圆信号二阶统计特性的情况下,依然能够准确地估计非平衡系统的频率值,在有些方面表现地更加出色,ACLMS算法的缺陷就在于计算量大、计算公式复杂,而这些方面恰是CDFE算法的优势所在。研究了变步长CDFE算法——VSS-CDFE算法。该算法在原始CDFE的基础上,对步长因子进行了改进。该算法利用最速下降法的改进方案得出步长因子的时变表达式,并在此基础上计算出VSS-CDFE算法的稳态方差。由于时变步长因子的值在迭代过程中一直减小,所以和原始CDFE相比,收敛速度上略有下降,但是稳态方差的性能提升却很明显。实验结果表明,VSS-CDFE算法在与CDFE具有相同的估计方差情况下,其收敛速度更快。