背景
三峽和西電東送工程的實施將在我國形成多個交直流混合輸電的互聯大電網，由於直流輸電換流站在換流過程中產生大量的諧波，將形成一個多諧波源系統。而隨著電力電子技術及其裝置在電力系統中的廣泛套用，以及其它非線性負荷的不斷增加，配電系統中也形成了複雜的多個諧波源共存的局面。無論是在系統供、輸電，還是在配電部分，諧波除影響電能質量外，還危及電力網和用電設備的安全和經濟運行，干擾計量裝置、保護裝置和相鄰的通信系統。
電力系統的諧波問題的日益嚴重使其分析和綜合治理已成為國內外廣泛關注的課題，諧波源的檢測與識別則是其中的首要問題，研究內容包括：正確識別綜合負荷中是否存在諧波源，並定量估計負荷中線性和非線性部分所占的比重，進一步區分其中的各個諧波源，並進行諧波源的有效定位，明確係統側和用戶(負荷)側對電網諧波的影響程度，作為諧波潮流計算、濾波器配置、諧波的經濟懲罰，提高電能質量等的基礎。在這些研究內容中，諧波源的檢測和識別的核心問題是在公共連線點(point of common coupling，PCC)對指定諧波源產生的諧波電壓、電流的量化和諧波阻抗估計，難點是在背景諧波(或其他諧波)存在時如何確定諧波電壓，以及由於元件參數的分散性(阻抗參數、網路結構等)帶來的計算誤差。另外，多諧波源分析則是當前比較關注的方向。
基於狀態估計技術的方法
1、傳統狀態估計方法
狀態估計(state estimation，SE)技術在電力系統中有較早的套用，在諧波套用領域中主要用來進行諧波源識別。Heydt 等學者首先提出了諧波的SE問題並給出了一種利用最小方差估計器的諧波源識別算法：選用注入視在功率和線路視在功率作量測量，利用廣義逆求解欠定方程組，從而獲得對狀態變數的最優估計，並以此來獲得負荷注入系統的諧波功率：當注入諧波功率為正時，則判定該負荷為諧波源，從而進行諧波源識別。傳統SE方法的估計結果是檢測設備數量和安裝位置的函式，需要較多的諧波檢測設備，而冗餘的檢測設備有時還是必需的，這使得該方法實現成本較高。
此外，該方法需要用傅立葉變換(Fourier transform，FT)技術(如FFT、DFT 等)獲取諧波分量來作為SE 方法的輸入量以估計諧波水平，但採樣率不足、頻譜泄漏等問題會影響該方法的準確性，特別是非正弦非周期信號、間諧波信號等影響尤大。這也使得傳統的SE方法無法處理間諧波問題。為改進傳統SE 方法的缺陷，後繼的研究人員、學者提出了不少的改良SE 方法。
2、 結合最小方差的SE 方法
Meliopoulo 等人將諧波的SE 問題看作最佳化問題，給出了相應的最小方差估計算法。選用諧波電壓作為狀態變數，電壓和電流作量測量，使其估計算法更具普遍性。同時，描述諧波量測系統(harmonic measurement system，HMS)的基本結構，並就不對稱和不平衡狀態估計特性的靈敏度分析及HMS 的可觀性分析進行了說明。
3、連續狀態估計方法
Du Z P和Arrillag等提出了電力系統連續諧波的SE算法，以使所裝設的檢測儀器儘可能少。該算法不僅利用關聯矩陣的概念建立起諧波量測量與狀態變數的數學模型，而且考慮了電力系統中諧波分布的實際情況，將母線分為非諧波源母線和可能的諧波源母線(通常非諧波源母線的數量遠大於可能的諧波源母線數量)，這令算法的計算資源需求大幅減小(未知狀態變數的數目大大減少)。通過上述處理，不僅大大減少了算法的計算量，而且使諧波估計方程由欠定變為超定，估計結果的可信度也大為增加。因此該算法效率較高，也更經濟實用。
4、引入小波的間諧波源處理方法
Van 等在Du Z P等學者的工作基礎上，將SE算法和小波變化技術結合起來進行間諧波估計：首先利用小波變化檢測並獲取間諧波分量，克服FT技術的缺陷，然後利用符號觀察分析方法(symbolicobservability analysis，SOA)從一系列的測量結果中決定系統是否具有可觀察性，最後再用SE 方法來估計間諧波的水平，並從估計結果中得出間諧波源的類型辨識和定位結果。
5、結合卡爾曼濾波器的方法
Husam等較早將卡爾曼濾波器用於諧波源的狀態估計中，但該方法仍無法解決傳統SE 方法需要較多冗餘檢測設備和依賴FT技術的問題。
綜上，Heydt 將諧波源識別問題作為諧波潮流的逆問題利用SE 方法求解，而後繼的工作以減少測量裝置數量和脫離對FT 方法的依賴為目的來改進的。
但從諧波功率原理上看，SE 方法仍存在著缺陷：由於負荷的諧波功率並不能完全表征負荷的特性，線性負荷雖然不會發出諧波功率，但在複雜的多諧波源網路中，諧波源有可能吸收諧波功率。
因此，這種識別方法難免會得出錯誤的結果。並且，在波形存在畸變的情況下，關於無功功率目前尚無一種能普遍接受的定義。此外，參數分散性(包括網路元件的諧波參數、網路結構的變動等)也會影響SE 算法的性能。
基於諧波功率的方法
1、基於有功功率的方法
基於有功功率方向法也是套用較廣的諧波源檢測方法之一。這種方法的思路比較直觀，常用的諾頓等效電路如圖 所示。
圖中，Ic和Iu分別是系統側和用戶側的諧波電流源電流；Zc和Zu分別是系統側和用戶側的諧波阻抗。PCC 點的諧波電壓始終為正，則諧波源檢測的主要根據是兩側諧波電流對PCC 點波形畸變的影響：|IuZu|>|IcZc|時，意味著系統側為主要諧波源；反之則用戶側為主要諧波源。也就是說諧波源的檢測不應當受到兩側相角差的影響，而只取決於PCC點兩側的開口諧波電壓源的幅值。
2、基於無功功率的方法
將上圖轉變為所示的戴維南電路。此時，Z = Zc+Zu，Ec = | IcZc|，Eu = | IuZu|。令Eu的相角為0，Ec的相角為δ。則諧波源檢測問題轉變為系統側電壓Ec和用戶側電壓Eu的電壓幅值比較問題。很明顯，電力系統的有功功率主要與相角有關，而無功功率主要取決於系統電壓的幅值。
基波情況下，實際的綜合阻抗Z一般為正值，但在諧波情況下出現負值的比率較高。
基於諧波功率的方法都是假定主要的阻抗參數不變來設計的，參數分散性(主要是諧波阻抗)和背景諧波都會影響該類方法的性能。另外，該方法難以分析多諧波源問題。
基於阻抗測量原理的方法
諧波阻抗方法主要是將非線性負荷以諧波電流源來取代計算，且該諧波源一般是負載電壓的函式，然後分別測量系統和用戶的諧波阻抗，再根據PCC 點的電壓、電流測量值來確定諧波源對PCC點的畸變影響，從而確定主要諧波源[18-20]。
1、阻抗測量方法
對負荷的各種情況進行劃分，首先在無負荷母線失真下分析諧波阻抗，再分別分析在不考慮負荷失真和考慮任何母線失真的情況下諧波電流注入法的原理。此類方法原理上比較清楚和完善，長期以來受到較多的關注，取得了不少的進展。
2、基於畸變負荷特性的方法
在複雜的多負荷系統中定量分析某單一用戶的諧波失真的新方法。與傳統的將負荷分為“線性負荷和非線性負荷”不同，把負荷分為畸變負荷與非畸變負荷。非畸變負荷定義為：無論電流在什麼情況下，都不會引起電壓畸變的負荷，即無論頻率怎樣變化，PCC 點電壓與負荷非畸變電流將呈線性關係。
由此進一步分析、推導可得到各諧波電流量，並最終將檢測點的波形分解成兩部份：從系統側流向用戶(負載)側的各次諧波電流或功率；以及從用戶側流向系統側的各次諧波電流或功率。並且，流向用戶側的非畸變電流包含基波與各次諧波，而流向系統側的畸變電流只包含諧波電流。
該方法很好的解決了畸變負荷和非畸變負荷的分離問題，且在任何能進行諧波電壓和電流同步測量的設備上都能實現，並能將系統側和用戶側對測量點諧波失真的“貢獻”分離開來。但是該算法尚不能合理的區分畸變負荷中的消除諧波畸變和放大諧波畸變兩種情況。
3、負荷參數法
負荷參數法(load parametermethod，LPM)，各負荷在電網諧波影響下的特性，並定量分析了單一非線性負荷在多諧波源系統中對檢測點諧波的影響。以此來進行諧波源識別，並分析系統側和負荷(用戶)側諧波的相互關係。如果負荷參數呈現線性，則該負荷電壓和電流恆成固定比例，為線性負荷；反之則說明該負荷側存在諧波源。並且，R或L變動越大，則相關負荷的非線性特性越強，產生的諧波越多。該方法考慮到負荷參數的變動所造成的影響，在時間間隔足夠小的前提下，通過對一系列連續的測量數據來計算，而在測量的間隔認為負荷(R 或L)不變。該方法還提出了非線性因子的概念來評定各個非線性負荷的失真水平，並作為相關抑制策略的制定依據。
依靠對R或L 非線性程度的定量分析，該方法能較好地分析和預估配電系統在諧波影響下的行為特性，一定程度上可以作為用戶負荷畸變程度的判定標準。但該判定方式的合理性以及其結果非線性程度判定的方法仍有待研究與驗證，在實際套用還需要進一步的探討。
4、臨界阻抗法
基於諧波有功功率的方法在原理上存在缺陷，基於無功功率的方法則受諧波阻抗影響較大，且準確度不夠高；而基於諧波阻抗的方法則存在測量困難等缺點。臨界阻抗法(critical impedance method，CIM)則從無功功率的流向來進行判斷，從而進行諧波定位，其原理比基於有功功率流向的方法更可靠，並且解決了在PCC點進行諧波檢測時，能判斷出是系統還是用戶側諧波占優的問題。該方法的原理是通過比較圖2 的戴維南等效迴路中兩個諧波電壓源的大小，取較大的一個作為主諧波源：先分析系統等值電壓源Eu∠0°產生的諧波無功功率，計算完全吸收這些無功功率所需要的阻抗值z，然後與兩側諧波阻抗和Z=zc+zu比較，如果z>Z/2 則系統側電壓源幅值比較大，反之用戶側電壓源幅值較大。
理論上，該方法既解決了諧波有功功率方法的原理性缺陷，一定程度上解決了無功功率方向法的不足，但是該方法也有其自身的缺點：在實際使用中，該方法還需預知大概的阻抗信息來起動算法，且認為系統中各處的諧波阻抗特性是一樣的。
這樣在實際套用中會帶來較大的誤差；當系統的等值阻抗已知時，採用本方法可以得出正確的結論，當系統含有兩條支路且一側未知時，CIM可通過給出的阻抗範圍來檢測主諧波源；當參數CI 超出設定範圍時，該方法也不能得到確定的結論；該方法的設計過程忽略了電阻的影響，實際套用中也會受到一定的影響。
5、其它方法
Dan等學者將表征非線性負荷的特性的電流源進一步假定為不受負荷電壓約束的量，即根據負荷在外加擾動的情況下，諧波電流和諧波電壓幅值之間的相互關係來判斷負荷中是否含有諧波源[22]。該方法是一種定性的方法，可以識別負荷中的諧波源，但不能將負荷中線性與非線性部分各自的諧波電流進行有效的區分。基於阻抗測量原理的方法原理清楚，過程明晰，得到了較好的發展，但實際操作中存在測量困難、仍難以處理多諧波源問題等缺陷。
基於人工神經網路的方法
1、結合SE 技術的諧波源檢測與識別方法
引入基於人工神經網路的方法(artificial neuralnetwork，ANN)目的是最佳化SE 等傳統諧波源檢測與識別方法，提高其性能。
由於諧波源的時變性，及其難以直接測量的特點，SE方法往往難以獲取足夠的預估值進行計算。而ANN 的自適應、自組織和模式識別能力可自動根據輸入、輸出值來識別其間的非線性關係——而這往往是難以定義或解釋的，從而獲取諧波源參數的初始值，並大大減少SE 方法所需要的檢測設備的數量。Hartana 等人嘗試將ANN 與SE 技術相結合進行諧波源的識別，一來減少檢測設備，二來提高識別性能，三來最佳化負荷的功率因數[25-29]。在這種方法中，首先用ANN 獲取複雜系統的諧波源預估值，然後用狀態估計器計算來得到更接近真實值的結果。類似的，Pecharanin等人則將ANN 用於諧波源檢測中。
但 ANN 自身的缺陷使其在諧波領域的套用會受到諸多的限制。如ANN 模型的建立需要預先提供大量的訓練，包括全部諧波源電流可能的數值，這較難達到。同時，ANN 理論缺乏對變結構神經元網路的修正算法，而系統線路拓撲的變化會影響ANN的聯接權矩陣，因此訓練好的ANN 缺乏對電力網結構變化的適應能力。另外，多層ANN 網路的在尋求全局最優時的時延，及構建合適的網路結構(網路最佳化)等問題約束了ANN 在處理諧波源問題中的實用性。
2、基於級聯相關網路的諧波源檢測方法
針對ANN 的缺陷，基於級聯相關網路(cascade correlation network，CCN)的新方法，其工作著眼點仍在於儘量減少諧波檢測設備，及檢測地點的最佳化配置上。與傳統的ANN 不同，在CNN 網路中，訓練過程和隱層節點數量的增減是獨立的，從而使CNN 的結構得到有效控制，即能靈活的根據需要改變結構，並迅速形成接近最優的網路結構，克服了傳統ANN 的缺陷。CNN 的引入使該方法能在少量檢測設備和給定檢測點的條件下有效工作。
其他
結合GPS 的方法，GPS技術的廣泛套用帶來了一些新思路。
自適應的Hopefield神經網路來計算，並估計諧波電流分量的幅值和相角，但硬體上通過採用GPS 技術和現場匯流排網路來達到實時識別諧波源的目的。還有一種新的辦法：由於有功功率、無功功率方法的表達式，的分母都與諧波阻抗有關，綜合利用這兩個測量值，應當可以消除諧波阻抗的影響。而在用GPS技術保證PCC 點兩側同步測量的情況下，可獲取兩側等值諧波電壓源的相角差。該方法解決上述方法受諧波阻抗的影響，以及準確度不足等問題。利用GPS 同步測量技術進行諧波源定位的方法有較大的發展前景。
結論
（1）諧波源檢測和識別技術近年來得到了較大的發展，也取得了不少的成就。但根據以上的分析，各方法仍存在一些缺陷，如SE 方法實現成本較高，套用範圍受限；諧波有功功率方法將會受到PCC 點兩側諧波源相角差的影響；諧波無功功率方法的準確度不高；諧波阻抗法在測量上有一定的困難，還會受到系統運行方式變化的影響；ANN 的原理上尚存在較多需要解決的問題；利用GPS的方法尚無足夠的理論和實踐檢驗；基於諧波源的分析實現困難等。
（2）考慮其中的難點問題和尚未很好解決的問題，除了繼續針對各算法進行改進外，尚須在以下方面著重考慮：減小甚至消除元件參數分散性和背景諧波的影響；較好地處理多諧波源問題。至於具體的研究方向和內容，則應視乎實現成本、套用領域和約束條件等綜合考慮。
