随着科学技术的发展，工业生产中对电力系统电能质量的要求越来越高。由于实际电网中使用了大量的电力电子装备和非线性负载，使得电网中的谐波成分急剧增加，从而对电能质量谐波治理方面提出了极大的挑战。准确地检测谐波信号参数有利于抑制谐波，因此电网谐波检测一直是电能质量抑制谐波方面研究的重点。实际电网谐波中同时含有谐波和间谐波两种分量，而如何高精度地检测两种分量是目前谐波检测领域的难点。在过去的几十年里，经过国内外众多专家学者的不懈努力研究，各种算法已被引入到谐波检测领域之中。　　本文总结了国内外谐波和间谐波检测方法后，分别分析了傅立叶变换、小波变换、空间谱估计算法的原理。首先基于离散型傅里叶变换和快速傅里叶变换的原理，本文采用快速傅里叶变换检测电网谐波和间谐波参数，可知对谐波信号有较好的分辨率，但是在对谐波信号进行截断检测的同时会产生频谱泄漏现象。其次本文分析了以小波变换为基础的谐波和间谐波检测方法。虽然小波变换能对谐波信号进行检测，并且它还可以反映信号时频特征，但是小波变换会在分解频域上出现频谱重叠现象同时在信号重构时运算量很大。在分析了小波变换后，基于空间谱估计原理，采用子空间分解法中多重信号分类(MUSIC, Multiple Signal Classification)算法检测电网谐波与间谐波参数。MUSIC算法将电网谐波信号的协方差矩阵进行特征分解，从而划分为信号子空间和噪声子空间，再利用两子空间的正交特性来估计信号频谱特性。MUSIC算法对谐波信号的检测具有分辨率高，并且没有频谱泄漏和频谱重叠等其他算法分析谐波时所出现的现象。但在对信号的检测过程中，MUSIC算法需对频谱进行全频域搜索，导致其运算量大、实时性差。针对MUSIC算法的缺点，本文在MUSIC算法的基础上结合小波包变换理论形成改进方法。两种方法的有机结合是利用小波包变换对信号频域范围进行划分，再利用MUSIC算法对各个划分的频域进行频率细化。通过仿真分析，该方法既克服了小波包变换的频谱重叠现象又缩短了MUSIC算法的运算量，可以更有效地检测电网谐波和间谐波的参数，具有更广的适应性和普遍性，同时有较好的应用研究价值。