随着各种非线性电力电子装置的应用，由此造成的谐波污染日益严重，对电力谐波实时准确的检测成为治理电网谐波的一项关键技术。当前已有的电力谐波检测系统中对电力谐波的检测大多采用基于快速傅立叶变换(FFT)的方法。该方法的实时性比较差，存在频谱泄漏和栅栏效应，在电力谐波发生突变时不能实时跟踪，具有较大的误差，适用于对平稳、渐变信号的检测分析。 论文研究了基于单神经元的自适应电力谐波检测方法，该方法应用了神经网络和自适应噪声对消技术，利用自适应的方法调整神经网络的权值，使神经网络的输出逼近谐波信号，通过提取神经网络的权值对信号的谐波情况进行分析，实现对电力谐波和无功电流的自适应检测。该检测方法计算量小，检测精度高，实时性好，同时实时检测任意整数次谐波；该检测方法在电网电压产生畸变时仍然适用，具有良好的自适应能力。 在对基于神经元的自适应电力谐波检测方法的研究基础之上，论文研究设计了电力谐波检测系统。该检测系统利用数字信号处理器实现对电力谐波的检测，分析出谐波数据。通过数字信号处理器和上位PC机的通信，把谐波数据发送给上位机，PC机利用Delphi对谐波数据进行综合处理，计算电力谐波的总含有率、总畸变率以及各次谐波含量，对超标数据发出报警信号，并可计算出电网的有功、无功功率等参数，对谐波数据以不同的图形形式直观的显示，从而使该系统具有电力谐波的检测、分析、显示与报警的功能。该系统适用单相电路、三相平衡电路以及三相不平衡电路，实现对电力谐波实时、连续的检测。