在电力电子技术不断发展的背景下,电力电子器件在电力系统、铁路系统、工业领域、日常生活等各个领域得到了愈加广泛的应用。在提高系统整体效率的同时也不可避免的带来种种问题,其中很重要的一个就是谐波污染。针对谐波污染问题,前后有很多研究人员提出了不少谐波治理方案,其中APF(Active Power Filter,有源电力滤波器)由于其能实时、准确地补偿谐波电流而得到了广泛应用。在实现谐波准确地动态补偿过程中,谐波检测是其中极为重要的一个环节。由于HHT(Hilbert-Huang Transform,希尔伯特黄变换)算法其在处理非线性信号是具有很好的性能,已有相关研究人员将其应用于谐波检测中。但是其仍然存在较为严重的缺陷,端点效应和模态混叠就是其中重要的两个问题。本文以谐波检测特别是基于HHT的谐波检测为主要研究内容,针对的端点效应和模态混叠问题,采用了较为有效的抑制算法并进行了仿真验证,具体研究内容如下:(1)研究基于HHT的谐波检测算法。首先,通过EMD(Empirical Mode Decomposition,经验模态分解)将谐波信号分解为相对应的一系列IMF(Intrinsic Mode Function,固有模态函数);然后对经验模态分解产生的各个固有模态分量进行Hilbert变换,得到其瞬时频率和幅值等参数,绘制其Hilbert谱。(2)针对负载信号在进行EMD过程中产生的端点效应问题,分析了端点效应产生的原因,完成常见端点效应抑制算法的分析和仿真。在此基础上提出了一种基于自适应序贯相似性检测波形匹配延拓的端点效应抑制方法。经过仿真对比分析,验证了该算法在抑制EMD过程中的端点效应具有较好的效果,准确性高、鲁棒性强,匹配速度快,同时具有较强的通用性,提高了HHT算法检测谐波的准确性。(3)针对EMD过程中出现的另一问题——模态混叠,在分析了造成模态混叠现象的原因的基础上,采用优化策略产生每次EMD分解需要加入的高斯白噪声。减轻了基于CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,自适应噪声的完整集合经验模态分解)算法在抑制模态混叠时计算量大的问题。(4)以Simulink为仿真平台,搭建基于HHT谐波检测的APF模型的各个组成模块并将其整合,进行仿真分析。