随着全球工业化进程的不断加快，地球环境的污染和破坏空前加剧。为此，全世界范围内掀起了环境保护的热潮。电力系统作为一种“环境”，也面临着污染，公用电网中各种谐波源产生的谐波对电力系统造成的污染，影响到整个电力系统的电气环境，包括电力系统本身和广大用户，而且其污染影响的范围大，距离远。特别是近年来随着电力电子技术的发展及其在工业、交通部门以及用电设备上的广泛应用，它们所产生的谐波对电力设备、电力用户和通信线路等造成严重危害。因此，开发研制电力系统谐波监测与分析装置，对电网中的谐波进行实时监测与分析，确切掌握电网中谐波的实际状况，对于防止谐波危害，综合治理谐波污染以及维护电网的安全运行是十分必要的。 基于傅立叶变换理论(FFT)的谐波监测是当今应用最多也最广泛的一种方法。但这种算法需较长的采样时间，计算量大，检测结果实时性较差，且会产生频谱泄漏和栅栏效应，使计算出的频率、幅值和相位不准确。近年来，人工神经网络(ANN)在电力系统诸多方面获得了广泛的应用，并取得了一定成功。本文以ANN理论为指导，分析和研究了基于BP网络的谐波监测与分析的原理与算法，探讨了形成神经网络训练样本的方法，采用隐层神经元部分连接的BP网络结构，并借助于MATLAB对含有3次和5次谐波的畸变波形加以仿真分析。结果表明，同FFT算法相比，基于ANN的谐波监测实时性好、精度高，采集半个周波的数据就能达到要求。 论文开发研制了基于Internet的电力系统谐波监测与分析系统。该系统硬件设计主要采用高性能的CPU板卡、智能型DSPA／D采集单元和GPS同步时钟系统；软件设计利用VC++编程工具，开发基于Windows9X可视化的用户操作界面；多机通信采用基于客户机朋艮务器的Internet网络通信技术实现。所研制的装置具有多量程转换、多通道和异地同步采样的特点；具有谐波日常监测和谐波专门测量功能；可实现谐波在线实时监测与分析和谐波离线分析与定期统计；可实现同一供电系统不同地点或多个不同供电系统谐波的集中监测与分析、统计与审定、监督与管理。通过RTDS数字仿真试验，验证了系统原理的正确性，测量的实时性、精确性和抗干扰能力；符合谐波监测与分析国标的相关规定，达到了能投入运行的要求和指标。