随着新能源的使用,大量非线性负荷、分布式发电系统和冲击性负荷接入电网,使得现有的电网结构呈现高度的电力电子化,由此带来的谐波污染问题不容忽视。而精确的谐波检测是治理电力系统谐波污染问题的前提,故对其进行研究尤为重要。为此本文在研究现有的电网谐波测量算法的基础之上,确定电网谐波测量的主流算法是DFT及其改进算法。其次,结合目前电网谐波污染问题存在的新特点,分析上述方法的不足之处主要有以下三个方面:(1)上述方法都是以傅里叶变换为理论基础,通过直接方式或间接方式,在信号采样过程中样本数据足够大的条件下获得较为理想的谐波检测精度;(2)受时间分辨率和频率分辨率的限制,不能全面描述电网谐波的局部时频变化特征;(3)DFT改进算法的运算复杂度高,可操作性不强。针对上述存在的问题,综合压缩感知技术在信号处理过程中的优越性。本文提出一种基于插值修正的谐波频谱感知测量算法,利用电网谐波信号模型在DFT变换下等式关系,通过引入插值因子和谱峰修正因子,建立符合压缩感知理论框架的谐波频谱感知矩阵,并运用测量过程中较少的采样数据作为先验信息,根据重构恢复算法实现对谐波频谱信息的精确重建。通过插值因子解决频率分辨率和时间分辨率无法同时兼顾的问题;并利用谱峰修正因子弥补非同步采样过程中产生的非整数偏差,保证谐波信号的检测精度。同时,在此基础之上针对上述测量过程中信号稀疏度的问题,提出一种基于加窗自适应的谐波频谱感知测量算法,利用窗函数优异的旁瓣性能,降低电网信号在DFT变换域内的稀疏度K,进而简化测量过程用以降稀疏度的电网基波-谐波分离滤波器,优化信号重构恢复算法,进一步提升谐波测量精度,降低算法实现的复杂度。最后根据基于加窗自适应的谐波频谱感知测量算法设计一种新型电力谐波测量装置,通过搭建试验平台,按照A级测量仪器标准校验该谐波测量装置的检测精度,用以验证本文谐波检测算法的准确性、优越性以及可操作性。