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摘要：随着当今社会的经济快速发展，电力企业的发展受到了极大的重视，该项目的发展和前进的脚步也是不断的向前。但是任何事物都是一把双刃剑有利就有弊，该行业在不断的发展的同时也产生了一些谐波污染的问题且该问题也是伴随着企业的发展变得更加严重。那么对应着该污染问题的产生就衍生了针对其进行解决的方法也就是谐波检测技术，其为谐波污染的问题的解决提供了不少的依据。本文中笔者通过多年的电力系统实践经验探讨出一些针对谐波污染的解决问题，并且对谐波检测的技术进行的相关的阐述与分析，且对谐波检测技术未来发展趋势也做出了相应的探究。
关键词：电力企业;谐波检测;谐波污染;电力系统
1 前言
在现代社会当中经济的快速发展的时代背景下，电力产业变得尤为重要，无论是工作还是生活中都离不开电力的存在，人类社会对于电力的依赖也是越来越重，正是在这样的时代背景下电力企业的发展可谓风生水起变得特别重要。可是伴随着电力的发展，电子电力技术以及其装置设备等都对电力系统带来了极大的污染，在所有污染中谐波污染则是最为严重的，所以因为该问题带来的电能质量的问题就得到了特别的重视。对于谐波污染问题而言谐波检测则是一个重要的研究内容，更是对于谐波污染问题进行深入研究的立足点和重要依据。因为在电力电子技术高度发达的今天所产生的谐波污染其本身带有极其特殊的特性，如果要想对谐波进行深入的了解和探究绝非一件容易的事，所以来自全球各地的学者门都对谐波的检测问题作出了越来越多的探究。
2 谐波检测方法的研究现况
电力系统当中的谐波检测对于谐波污染问题是一项重要的分析以及解决的方法，其最主要的方面有以下几种：
2.1 模拟滤波器谐波检测方法
其实早年也有谐波检测技术，但是该技术早期时主要采取的是模拟滤波器的原理来达到所需要的技术要求，这样的方式有优也有弊。其最大的优势就是电路的结构相对而言比较简单并不复杂多变，所以其成本低造价经济，输出阻抗较低，对于品质方面带来的影响就比较小有利于控制，劣势就是能够进行检查的谐波量较少，检测精度不纯，受外界影响较多。所以上述的方式以及不会过多的采用在谐波控制技术当中了。
2.2 傅里叶变换的谐波检测方法
此方式的原理则是通过迅速的FFT技术来取得所有层次的谐波信号的具体数据。该方法在现代的谐波检测技术当中使用的是最为广泛的方法之一。但是该方式也有自己的优缺点，对于其出现的确定就需要进行有效的改进以防止出现不必要的重复工作，长期以来许多的学者都对其改进的方法进行研究和探讨，所以最终确定的几个改善方法如下：（1）修正理想采样频率法。（2）利用加窗插值法对FFT 算法进行修正的方法。（3）同步采样法。其中有硬件以及软件的两种方式进行实现。（4）准同步采样法。
2.3 神经网络的谐波检测方法
由于神经网络具备了较强的函数逼近能力以及相应的学习能力，所以神经网络被大范围的运用在管理、预测、模式识别、图像处理、通讯等等一系列的科学方面。可是神经网络对于电力系统的谐波检测技术还是处于一个初步时期，并未达到很成熟的阶段，对于电力系统而言神经网络的运用主要有三大方面：谐波检测、预测以及谐波源的分辨方面。
神经网络因为具有强大的学习能力和对任意连续函数的逼近能力，所以其广泛的应用于预测与管理、通信、模式识别与图象处理、控制与优化等领域。神经网络在电力系统谐波检测中的应用目前仍在起步阶段。它主要有以下三方面的应用：电力系统谐波的预测、谐波源的辨识以及谐波的检测。
2.4 小波变换的谐波检测方法
在时域分析方面而言小波变换则是一个相当行之有效的工具之一，该方法不仅能够打败傅立叶变换的过程当中对于非稳态的信号在做分析时的不足之处，还能够通过自身的特性计算出某一个特定的时间区域中的频率分布，该方法对于相当不稳定的信号以及出现突变信号的时候的处理以及分析是相当有利的。并且通过自身的优势还能够把各类不一样的频率形成一个频谱信号进行分解从而出现不同频率的信号块，在这样的情况下再根据小波变换的原理就可以很精确的分析出谐波的情况。目前小波变换的谐波检测方法以及取得了一定的研究成果，其研究成果如下：
（1）把载有谐波的电流信号做正交小波分解工作，将原信号的各类尺度的分解结果进行有效的分析，这样就可以对各类的谐波分量进行检测，并且实现快速的跟踪记录。
（2）通过小波包对谐波进行检测。使用小波包可以将频率的空间做进一步的分析，该方法能够有效的将频率分辨率进行提升，与此同时还可以使用小波变换的方法把系统当中所出现的高次谐波映射到不一样的尺度上这样可以更加清晰的表达出高频以及奇异高次谐波信号的特质并进行谐波的分析和处理。
（3）对于小波变换的多分辨以及分析方式。该方式通过把带有谐波的原信号分解成为不一样频率的信号块，再把低频段上的结果作为基波，高频段为各次谐波，使用软件构成谐波的检测环节，这样可以迅速的找到并发现谐波所产生的变化。
（4）连续和离散小波包相结合的方式。按照离散小波包变换的方法将波形频谱进行分解并形成子波段，然后使用连续小波变换方法估计非零子波段的谐波概况，就可以查找出所有谐波中的整次、非整次还有分谐波。此方式能够较为精准的对谐波的数据进行量化。
（5）其它检测方法和小波变换相结合的方法。将小波变换和FFT亦或是和神经网络相结合的方法，能够相当良好的将二者之间的有点相结合，这样的话就可以同步对谐波、间谐波还有信号闪变等情况进行相应的检测，该方式的检测能力是相当有效的，并且检测所需的时间比较短准确度还很高，不可不说的一个好的处理方法。
3 对于电力电子产业的迅速发展，电力系统当中的谐波检测技术在多年的实践当中收获了颇多的实战经验，这些经验对于谐波检测的研究是有着极其重要的意义的。正是这些研究的发展与实际操作相结合才能够出现一系列行之有效的解决方法，这些方式方法对于电力系统当中的谐波污染问题的处理也都做出了一定的成效。但是由于电力系统的快速发展，以及人们对于电能质量的要求逐步走高，所以对于谐波检测的方法以及实战技术的要求也提出来了更高的标准，对于在不久的将来的谐波检测的发展势头会如下所想一般：
（1）谐波检测的对象研究会发生一些相应的改变，这些改变会从以稳态谐波检测的研究为主要研究方向进而转变成为非稳态谐波的检测研究方向。
（2）谐波检测算的方法会转向复杂化以及智能化的发展方向;对于谐波的求解方法则会转向较为复杂的数据分析以及信号的处理方面去改善发展，并且为使得非稳态波形发生畸变等问题得到解决而寻找出一些新的计算方式。
（3）将现存的各类谐波检测方法的优点进行充分的利用与结合，再根据现存的问题将现有的谐波检测理论体系进行相应的完善，并且去努力探索出新鲜的方法去解决问题，将达到迅速、暂态谐波的跟踪技术，该方式对于电力系统安全运行是一大特殊的保障。
（4）谐波检测实现技术研究将会从模拟电路技术以及不可编程数字电路技术进而转化成为高速度高准确度的可编程器件技术，特别是A RM 技术以及D SP技术。近几年以来，这两项技术也已经逐步成为了主要的谐波检测实现技术。
（5）谐波理论研究将会从传统谐波理论研究为主要研究内容进而转向通用谐波理论为主的技术研究。传统的谐波理论当中对于各类的谐波之间所形成的畸变功率问题以及非稳态谐波问题的关注很少，这样的研究思路对于目前的电力系统的发展而言，已经无法去完全适应了，我们需要探索出适用于复杂化智能化系统的通用谐波理论以及新的谐波评定方法，这些不仅仅是谐波理论本身发展的所需，更是对于电力系统谐波问题进行解决的客观要求。
4、结束语
我们的衣食住行离不开电力电子技术的存在，但该技术现面临的谐波污染问题也是急需解决的问题，多年多许多的优秀学者都在不断的探究解决方法，就目前而言我国的谐波检测技术对于谐波污染问题的解决是相当重要的，在不久的将来谐波检测技术也会与复杂化以及智能化的技术相结合从而创新出更好更全面更精准的解决方法。
关键词：电力企业;谐波检测;谐波污染;电力系统
1 前言
在现代社会当中经济的快速发展的时代背景下，电力产业变得尤为重要，无论是工作还是生活中都离不开电力的存在，人类社会对于电力的依赖也是越来越重，正是在这样的时代背景下电力企业的发展可谓风生水起变得特别重要。可是伴随着电力的发展，电子电力技术以及其装置设备等都对电力系统带来了极大的污染，在所有污染中谐波污染则是最为严重的，所以因为该问题带来的电能质量的问题就得到了特别的重视。对于谐波污染问题而言谐波检测则是一个重要的研究内容，更是对于谐波污染问题进行深入研究的立足点和重要依据。因为在电力电子技术高度发达的今天所产生的谐波污染其本身带有极其特殊的特性，如果要想对谐波进行深入的了解和探究绝非一件容易的事，所以来自全球各地的学者门都对谐波的检测问题作出了越来越多的探究。
2 谐波检测方法的研究现况
电力系统当中的谐波检测对于谐波污染问题是一项重要的分析以及解决的方法，其最主要的方面有以下几种：
2.1 模拟滤波器谐波检测方法
其实早年也有谐波检测技术，但是该技术早期时主要采取的是模拟滤波器的原理来达到所需要的技术要求，这样的方式有优也有弊。其最大的优势就是电路的结构相对而言比较简单并不复杂多变，所以其成本低造价经济，输出阻抗较低，对于品质方面带来的影响就比较小有利于控制，劣势就是能够进行检查的谐波量较少，检测精度不纯，受外界影响较多。所以上述的方式以及不会过多的采用在谐波控制技术当中了。
2.2 傅里叶变换的谐波检测方法
此方式的原理则是通过迅速的FFT技术来取得所有层次的谐波信号的具体数据。该方法在现代的谐波检测技术当中使用的是最为广泛的方法之一。但是该方式也有自己的优缺点，对于其出现的确定就需要进行有效的改进以防止出现不必要的重复工作，长期以来许多的学者都对其改进的方法进行研究和探讨，所以最终确定的几个改善方法如下：（1）修正理想采样频率法。（2）利用加窗插值法对FFT 算法进行修正的方法。（3）同步采样法。其中有硬件以及软件的两种方式进行实现。（4）准同步采样法。
2.3 神经网络的谐波检测方法
由于神经网络具备了较强的函数逼近能力以及相应的学习能力，所以神经网络被大范围的运用在管理、预测、模式识别、图像处理、通讯等等一系列的科学方面。可是神经网络对于电力系统的谐波检测技术还是处于一个初步时期，并未达到很成熟的阶段，对于电力系统而言神经网络的运用主要有三大方面：谐波检测、预测以及谐波源的分辨方面。
神经网络因为具有强大的学习能力和对任意连续函数的逼近能力，所以其广泛的应用于预测与管理、通信、模式识别与图象处理、控制与优化等领域。神经网络在电力系统谐波检测中的应用目前仍在起步阶段。它主要有以下三方面的应用：电力系统谐波的预测、谐波源的辨识以及谐波的检测。
2.4 小波变换的谐波检测方法
在时域分析方面而言小波变换则是一个相当行之有效的工具之一，该方法不仅能够打败傅立叶变换的过程当中对于非稳态的信号在做分析时的不足之处，还能够通过自身的特性计算出某一个特定的时间区域中的频率分布，该方法对于相当不稳定的信号以及出现突变信号的时候的处理以及分析是相当有利的。并且通过自身的优势还能够把各类不一样的频率形成一个频谱信号进行分解从而出现不同频率的信号块，在这样的情况下再根据小波变换的原理就可以很精确的分析出谐波的情况。目前小波变换的谐波检测方法以及取得了一定的研究成果，其研究成果如下：
（1）把载有谐波的电流信号做正交小波分解工作，将原信号的各类尺度的分解结果进行有效的分析，这样就可以对各类的谐波分量进行检测，并且实现快速的跟踪记录。
（2）通过小波包对谐波进行检测。使用小波包可以将频率的空间做进一步的分析，该方法能够有效的将频率分辨率进行提升，与此同时还可以使用小波变换的方法把系统当中所出现的高次谐波映射到不一样的尺度上这样可以更加清晰的表达出高频以及奇异高次谐波信号的特质并进行谐波的分析和处理。
（3）对于小波变换的多分辨以及分析方式。该方式通过把带有谐波的原信号分解成为不一样频率的信号块，再把低频段上的结果作为基波，高频段为各次谐波，使用软件构成谐波的检测环节，这样可以迅速的找到并发现谐波所产生的变化。
（4）连续和离散小波包相结合的方式。按照离散小波包变换的方法将波形频谱进行分解并形成子波段，然后使用连续小波变换方法估计非零子波段的谐波概况，就可以查找出所有谐波中的整次、非整次还有分谐波。此方式能够较为精准的对谐波的数据进行量化。
（5）其它检测方法和小波变换相结合的方法。将小波变换和FFT亦或是和神经网络相结合的方法，能够相当良好的将二者之间的有点相结合，这样的话就可以同步对谐波、间谐波还有信号闪变等情况进行相应的检测，该方式的检测能力是相当有效的，并且检测所需的时间比较短准确度还很高，不可不说的一个好的处理方法。
3 对于电力电子产业的迅速发展，电力系统当中的谐波检测技术在多年的实践当中收获了颇多的实战经验，这些经验对于谐波检测的研究是有着极其重要的意义的。正是这些研究的发展与实际操作相结合才能够出现一系列行之有效的解决方法，这些方式方法对于电力系统当中的谐波污染问题的处理也都做出了一定的成效。但是由于电力系统的快速发展，以及人们对于电能质量的要求逐步走高，所以对于谐波检测的方法以及实战技术的要求也提出来了更高的标准，对于在不久的将来的谐波检测的发展势头会如下所想一般：
（1）谐波检测的对象研究会发生一些相应的改变，这些改变会从以稳态谐波检测的研究为主要研究方向进而转变成为非稳态谐波的检测研究方向。
（2）谐波检测算的方法会转向复杂化以及智能化的发展方向;对于谐波的求解方法则会转向较为复杂的数据分析以及信号的处理方面去改善发展，并且为使得非稳态波形发生畸变等问题得到解决而寻找出一些新的计算方式。
（3）将现存的各类谐波检测方法的优点进行充分的利用与结合，再根据现存的问题将现有的谐波检测理论体系进行相应的完善，并且去努力探索出新鲜的方法去解决问题，将达到迅速、暂态谐波的跟踪技术，该方式对于电力系统安全运行是一大特殊的保障。
（4）谐波检测实现技术研究将会从模拟电路技术以及不可编程数字电路技术进而转化成为高速度高准确度的可编程器件技术，特别是A RM 技术以及D SP技术。近几年以来，这两项技术也已经逐步成为了主要的谐波检测实现技术。
（5）谐波理论研究将会从传统谐波理论研究为主要研究内容进而转向通用谐波理论为主的技术研究。传统的谐波理论当中对于各类的谐波之间所形成的畸变功率问题以及非稳态谐波问题的关注很少，这样的研究思路对于目前的电力系统的发展而言，已经无法去完全适应了，我们需要探索出适用于复杂化智能化系统的通用谐波理论以及新的谐波评定方法，这些不仅仅是谐波理论本身发展的所需，更是对于电力系统谐波问题进行解决的客观要求。
4、结束语
我们的衣食住行离不开电力电子技术的存在，但该技术现面临的谐波污染问题也是急需解决的问题，多年多许多的优秀学者都在不断的探究解决方法，就目前而言我国的谐波检测技术对于谐波污染问题的解决是相当重要的，在不久的将来谐波检测技术也会与复杂化以及智能化的技术相结合从而创新出更好更全面更精准的解决方法。