一般而言，理想电力系统应具有单一频率、单一波形、若干电压等级的电能属性。当电压、电流为同样波形、同频、同相位时为电能传输的最高效率模式。这同样也是电力产品生产、输送、转换力求保证的最佳电能形式。虽然，在以往的电力系统中正弦波形被畸变的现象就已存在，但由于其功率相对不大，因而危害并不明显。但是，随着电力电子技术的飞速发展，各种电力电子装置得到广泛应用的同时也给电力系统带来了严重的污染；而现代工商业的用电设备也对电能质量提出了更高的要求。因此，如何正确检测谐波，进而抑制电网谐波，提高电能质量已成为当今电工学科研究的热点问题之一。
2 电力系统谐波的检测
电力系统谐波检测问题是目前电工学科急需解决的难题之一。现有谐波检测方法按照原理可分为模拟滤波器法、基于传统功率定义检测法、基于瞬时无功功率理论的检测法、基于傅里叶变换的检测方法、基于神经网络的检测法、基于自适应对消原理的检测法、基于小波分析的检测法。
2.1 常用谐波检测方法
2.1.1模拟滤波器法
模拟滤波器有两种，一是通过滤波器滤除基波电流分量，得到谐波电流分量；二是用带通滤波器得出基波分量，再与被检测电流相减后得到谐波电流分量，其原理和电路结构简单，造价低，能滤除一些固有频率的谐波；缺点是：误差大，实时性差，电网频率变化时尤其明显；对电路元件参数十分敏感，参数变化时检测效果明显变差。
2.1.2基于无功功率的方法
1984年日本学者赤木泰文等人提出了基于瞬时无功功率的理论，并在此基础上提出了两种谐波电流的检测方法：p-g法和ip-iq法，它是目前有源滤波器（Active Power Filter简称APF）中应用最广的检测谐波电流方法，对于谐波和无功补偿装置的研究和开发起了极大的推动作用。这两种方法都能准确地测量对称的三相三线制电路的谐波值。
近几年，国内外许多学者对瞬时无功功率理论进行了研究和发展，并提出广义瞬时无功功率理论，在此基础上提出基于广义瞬时无功功率理论的谐波检测方法，已初步应用与工程实践。基于广义瞬时无功功率理论与瞬时无功功率理论一样，在解决谐波总量实时检测方面比较方便，而对各次谐波检测则达不到要求。
2.1.3基于傅里叶变换的方法
1822年法国数学家傅里叶（J.Fourier）首次提出并证明了将周期函数展开为正弦级数的原理，从而奠定了傅里叶级数（Fourier Progression，FP）与傅里叶变换（Fourier Transformation，FT）的理论基础。二者后来被统称为傅里叶分析（Fourier Analysis。FA）。1965年美国Cooly和Tukey两人提出快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation，FFT）之后，FA才真正从理论走向实践，成为大家爱不释手的一种数学工具。FFT是当今谐波检测中应用最广泛的一种谐波检测方法，相关的研究文献不计其数。目前，在电力系统稳态谐波检测中大多数采用快速傅里叶变换及其改进算法。
2.1.4基于智能控制的方法
近年来，随着智能控制的不断成熟，智能控制方法在谐波的检测和分析方面取得了长足的进步。智能控制的方法比如神经网络方法、遗传算法、模糊控制算法等方法在提高计算能力、对任意连续函数的逼近能力、学习理论及动态网络的稳定性分析等方面都取得了丰硕的理论成果，在许多领域还得到实际应用，如模式识别与图像处理、控制与优化、预测与管理、通信等。
其中神经网络应用于电力系统谐波检测尚属起步阶段，它主要有三方面的应用：（1）谐波源辨识；（2）电力系统谐波预测；（3）谐波检测。将神经网络应用于谐波检测，主要涉及网络构建、样本的确定和算法的选择。
2.2傅里叶变换法的原理和应用
如上所述，现在使用的谐波检测方法种类很多。比较而言，随着计算机硬件、软件技术和软件功能、能力的不断提升，对于傅里叶变换法来说，大量的计算已经不是太大的问题，所以我们有可能抛弃复杂的算法，使用计算机软硬件结合系统来实现过去认为不适用的想法和做法。比如，随着虚拟仪器技术的发展我们可以使用虚拟仪器软件编写程序来完成所需要的功能，同时使用软件包所提供的函数可以较为容易的实现过去认为非常复杂的函数功能和计算步骤。
基于傅里叶变换的谐波测量是当今应用最多也是最广泛的一种方法。它由离散傅里叶变换过渡到快速傅里叶变换的基本原理构成，这种方法根据采集到的1个周期的电流值或电压值进行计算，得到该电流所包含的谐波次数以及各次谐波的幅值和相位系数，将拟抵消的谐波分量通过傅里叶变换器得出所需的误差信号，再将该误差进行Fourier反变换，即可得补偿信号。
2.2.1谐波的傅里叶级数表示法
傅里叶变换方法的核心是使用傅里叶级数对信号进行分析和处理，以期望得到信号的时间-频率特性图。一般来说，任何周期波形都可以被展开为傅里叶级数，如下式所示：
对于待测的电流电压波形来说，可以将发生畸变后的波形展开成傅里叶级数，可用下式来表示：
式中Ih表示第h次谐波峰值电流；Vh表示第h次谐波峰值电压；φh表示第h次谐波电流相位；θh表示第h次谐波电压相位；ω0表示基波角频率。
2.2.2电压和电流的畸变因数
电压畸变因数VDF也称为电压总谐波畸变率THDV，定义为：
类似地，电流畸变因数CDF，也称为电流谐波畸变率THDI，定义为：
3 虚拟仪器技术
虚拟仪器（Virtual Instrument）是由计算机、仪用辅助电路及相应的软件组成，是计算机技术与仪器技术相结合的产物。在仪器设计中，通常利用专用虚拟仪器开发平台，组建图形化虚拟仪器面板，完成对仪器的控制、数据的采集、数据分析和显示功能。在虚拟仪器中，仪器硬件仅起着信号的调理、输入和输出功能，软件才是整个仪器的核心。
3.1与传统仪器比较
虚拟仪器是计算机技术在仪器仪表领域的应用所形成的一种全新的仪器设计概念，它与传统仪器比较，显示出众多的优点：（1）"测试集成"和虚拟仪器库；（2）用户有更高的参与性；（3）可充分利用计算机技术的成果。虚拟仪器的上述优点可以使建立测试实验室的难度和成本大大降低；还能加快系统开发速度；因为虚拟仪器有丰富的外部接口。可以充分利用优秀的计算机软件成果（如MATLAB的数据处理功能）组建功能强大的测试系统。而且还可把专家设计思想融于设计中，使没有经验的仪器设计师也能在很短的时间内完成复杂的测试系统的设计。
3.2常见的虚拟仪器系统
通常虚拟仪器的测试系统硬件组成包括被测部件、传感器部件、信号调理及信号采集部件（如外置或内置数据采集卡、图形图像采集卡及摄像机及其用于辅助测量并能于计算机通讯的常规仪器等）和通用计算机。系统软件部分通常用专用的虚拟仪器开发语言（如LabVIEW）编写而成。图1给出了通用虚拟仪器系统实现方案框图。
4 使用虚拟仪器构建电力系统谐波分析系统
LabVIEW是一个优秀的虚拟仪器开发平台，它基于图形语言，编程界面形象直观，提供各种旋钮、波形图等控制与显示元件，用来创建虚拟仪器的前面板；它使用图标、连线来编写程序，而不是传统编程语言的文本语句对于开发测量测试系统有重要的意义。LabVIEW以图标的形式提供了进行经典的信号分析和处理的很多函数，比如，数字滤波、窗函数、相关分析、频谱分析等等；还有微分、积分、傅氏变换、拉氏变换等各种数学工具另外它还提供联合时频分析，小波变换等信号处理工具包。技术人员只要进入这个平台，通过调用控件图标就可以轻松构建高性能的测量仪器。
4.1 系统的硬件组成
系统的总体设计框图如图2所示，图中信号转换电路的作用是将被测的y电压和大电流转换为-5 V到+5 V的电信号，在信号转换电路的内部还包含有抗干扰、滤波等电路。信号调理模块采用研华的ADAM5017模块，采集卡采用美国NI（National Instrument）公司的NI6023E板卡，该板卡有16通道单精度和8通道模拟量微分输入两种输入方式；其主要特点有：16／8通道模拟量输入；有效分辨率12位；通道：六路差分、两路单端；输入类型：mV、V、mA；输入范围：±500mV、±50mV、±5V、±10V、（4～20）mA、±20mA；隔离电压：3000 VDC；故障和过压保护：可抗±11V电压；采样速率：200kHz（一共）；输入阻抗：电压输入阻抗100GΩ、电流输入阻抗125Ω；精度：±0.1％或更好；电源要求：（+1～+20）VDC等。
4.2系统的软件结构
谐波测试系统软件是一个统一的整体，但大体上可以分为三块程序：数据采集模块、图形界面显示程序和谐波计算程序。大体结构框图如图3所示。
根据系统设计目的，结合以上程序模块结构图可知，系统能够完成以下功能：
（1）能够完成采集、显示并记录电压和电流波形数据；
（2）能够模拟电压、电流波形数据，并在界面上能够对波形的调节；
（3）能够对谐波进行计算、生成谐波的频率-幅值曲线；
（4）能够计算出电压、电流的THD值。
根据以上要求编写一系列虚拟仪器程序框图程序，其中谐波总畸变率程序模块如图4所示。
4.3分析结果
通过以上软硬件系统的构建，以及对电流、电压信号的采集，对谐波畸变现象的监测和分析，特别是通过使用虚拟仪器软件的组件和函数来完成系统，发现使用LabVIEW软件中的函数来分析谐波问题有很多便利之处。如图5所示，通过图形界面可以非常直观的看出，各个谐波份量所占的比重，以及各次谐波对总量的影响，还可以直接读出总谐波畸变率。
5 结束语
本文使用虚拟仪器软件搭建了一个电力系统谐波检测和分析系统，从所得程序和图形可知基本完成了预计的功能。这个系统还在谐波总畸变率的计算方面做了一些工作，并且可以通过调整模拟信号的频率和幅值得到不同的谐波畸变率。虽然实现了这些功能，但是如前述分析可知，如想获得更为精确的谐波计算值，可以使用改进的加窗傅里叶变换算法，而窗函数也是LabVIEW的一个强项，在随后的工作中，计划在现有基础上进一步比较窗函数的用法，并把它用在畸变率的计算上期望能够得到更为满意的结果。
