谐波的测试越来越受到人们的重视。小波变换具有变尺度和时频分析的特性，神经网络具有非线性映射和自学习的特性，因此这两种方法在谐波检测中都得到了广泛应用。然而，这两种方法又有其各自的不足。本文首先分析了这两种方法的本质缺陷；然后结合他们各自的优点，提出了使用小波多分辨分析（MLR）和神经网络相结合的算法对时变谐波信号进行检测；构造了基于双正交函数的小波基；提出了利用优化确定小波分解层数的算法；给出了小波一神经网络模型；最终利用仿真试验对算法进行了验证。仿真试验的结果表明，本文所述的方法能够有效地检测谐波的各种成分，并提取定量信息，不失为一种有效的检测方法。

本文利用整个电网电流表达式进行数学推理变换,从电网电流中分离出基波有功电流,基波无功电流及谐波电流。这种方法只需两个积分器和两个增益即可,电路结构简单。应用Simulink进行仿真,仿真结果表明该检测方法具有很好的动态响应及畸变电流检测精度,对变化的负载可以很好地自适应跟踪检测。

介绍电能计量芯片ATT7022C的特点及在配变监测终端中的使用方法，提出了一种利用ATT7022C进行谐波测量的方法，仿真结果显示谐波测量的精度可以达到国家标准中的相关规定，满足一般的测量要求。

针对基于瞬时功率理论的谐波检测法不适用于电网电压不对称的情况,文中给出了一种改进的检测策略.通过预先设定一个同步旋转角速度,同时将电网电压和负载电流转换到坐标系下进行基波正序有功电流的投影计算,进而实现谐波与无功电流的准确提取,不仅省去了锁相环,简化了检测原理,还消除了电网电压不对称对无功电流检测的影响.最后通过对比仿真,验证了改进的检测法的有效性.