1、隨著電力系統(tǒng)中非線性負載和電力電子裝置數(shù)量的日益增長，電網(wǎng)的諧波污染也愈發(fā)嚴重。由非線性負載所產(chǎn)生的諧波分量使電能質(zhì)量下降，甚至可能影響控制和通信設(shè)備的正常工作。此外，濾波器工作時的諧波檢測時間是非常關(guān)鍵的，因為檢測的延時將直接影響通信和控制系統(tǒng)的實時性。
　　因此，本研究工作旨在提出快速的非線性狀態(tài)估計方法，該方法基于改進的卡爾曼濾波器來測量電力系統(tǒng)中的失真信號的諧波。與許多傳統(tǒng)算法一樣，無超調(diào)的狀態(tài)預(yù)測可以順利地執(zhí)行，但是執(zhí)行

2、時的其響應(yīng)速度過慢。因此卡爾曼濾波器需要在瞬態(tài)期間改善速度和高超調(diào)之間保持平衡。無論是否將卡爾曼濾波器與其他智能算法結(jié)合與否，前述卡爾曼濾波器的缺點可以通過適當?shù)卣{(diào)節(jié)其相關(guān)參數(shù)進行克服。為了保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定操作，可控和良好的電能質(zhì)量，流來改善電力系統(tǒng)的操作，當諧波含量超過預(yù)設(shè)值時，諧波檢測環(huán)節(jié)應(yīng)當快速響應(yīng)，以使得補償裝置能夠采取適當措施。因此在存在諧波污染的系統(tǒng)中需要有一個合適的方法對諧波進行準確量化。必須注意的是，所選擇的方法應(yīng)當是

3、精確的，同時在計算上是有效的。
　　本課題分析了諧波產(chǎn)生原理及其危害，進行了諧波檢波器的數(shù)學(xué)建模，通過對諧波估計領(lǐng)域傳統(tǒng)智能算法的對比，分析了Fast Fourier Transform(FFT)，Recursive LeastMean Square(RLMS) and Kalman Filter(KF)算法在速度、收斂性等方面的優(yōu)缺點，諧波信號存在人為噪聲和衰減直流分量時的性能，并對比了采樣頻率和頻率跟蹤效應(yīng)的算法性能。針對以上