随着非线性、冲击性负荷等大功率电力电子装置在电力系统中的不断增多,必然产生电压闪变和间谐波干扰,电网被污染,造成电能质量日益下降,影响了人们的日常生活和生产。因此准确检测闪变和间谐波,是评价电能质量的基础,是提高电能质量的前提。目前通常用小波分析法和各种快速傅里叶变换法检测闪变和谐波、间谐波,但易受频谱泄漏和栅栏效应等的影响。为提高检测闪变和谐波、间谐波参数的精度,本文首先研究了用盲源分离算法从产生闪变和谐波、间谐波的畸变电压信号中分离出闪变和谐波、间谐波的波形,再通过计算得到它们的频率;然后研究了分析闪变包络的幅值及间谐波的幅值、相位的粒子群算法,在此基础上研制了验证本文提出的闪变和间谐波检测方法的试验系统,解决了闪变和间谐波检测的若干关键技术问题。论文主要完成的研究工作如下:研究了如何利用单只电压互感器输出的信号序列构造延迟矩阵,以代替多个传感器输出信号阵列,满足盲源分离的要求并进行了盲源分离,实现了从含有多个频率分量的闪变、间谐波信号中分离出闪变包络及各谐波、间谐波频率分量的波形。为准确得到闪变的频率和波动值,避免频谱混叠和泄漏等问题,用基于互信息最小化准则的Fast-ICA算法从发生闪变的采样信号中分离出闪变包络波形,通过计算得到闪变的波动值和频率;为提高检测精度,进一步提出了先由盲源分离得到载波波形,计算出载波频率和幅值,然后应用免疫粒子群算法对目标函数进行优化,得到闪变的频率和波动值,此算法与希尔伯特-黄变换法相比,提高了检测精度。选取了适合于闪变包络检测的db24小波,将电压采样信号序列进行分解,在低频带得到闪变包络波形,并将基于互信息最小化准则的快速不动点独立分量分析算法与小波算法进行了比较,结果表明该算法的检测误差小于小波算法。为符合实际工作情况,研究了在含有噪声情况下,用盲源分离算法分离闪变包络的方法。由于噪声和闪变信号、载波信号相互独立,因此用鲁棒预白化方法,降低噪声的影响,将闪变包络波形分离出来,省去了去噪过程,节省了软硬件开销,提高了计算效率。谐波是电能质量的重要组成部分,为辨识基波、谐波、间谐波的各项参数,提出了基于同时对角化二阶盲辨识算法分离各频率分量波形,通过计算得到具体频率值,用免疫粒子群优化算法辨识基波、各次谐波、间谐波的幅值和相位,结果表明在间谐波频率点处检测精度高于快速傅里叶变换法和Blackman-Harris窗插值快速傅里叶变换算法,尤其是提高了间谐波的相位测量精度。由于免疫粒子群算法避免了早熟现象的发生,本文采用上述算法取得了良好的效果,试验结果证明是间谐波检测的有效方法。由于难以在电网上进行实验,设计并实现了验证本文提出的电压闪变、间谐波检测方法的试验硬件平台,实现了闪变包络波形的检测及频率、幅值的计算算法;实现了基波、间谐波频率、幅值、相位参数确定算法;完成了电压传感器的标定和测试,评测了算法的有效性和实时性,验证了试验系统的功能。