随着智能电表、智能电网和分布式发电日益盛行，电能质量监控变得越来越重要。对电流和电压信号进行谐波分析，电表即能获得关键电能质量指标的信息，包括负载或电源的状态等，从而支持预防性维护或系统优化。
谐波的存在越来越令能源提供商和消费者担心，因为过大的谐波电流可能导致电源变压器、无功功率补偿器和零线过热，以及保护继电器的误触发。谐波电压和电流还可能干扰在附近工作、对大谐波发生器敏感的设备。
为了进行谐波分析，开发人员一般使用数字信号处理器(DSP)来实现某种形式的傅里叶算法或带通滤波。本文提出一种新方法：自适应实时监控(ARTM)，并且会比较该方法与FFT算法和带通滤波。
傅里叶方法
在电能计量或电源质量监控系统中执行谐波分析时，会同时对相电流和电压进行采样，然后进行处理，计算基波和谐波成分的电源质量，包括：有功、无功、视在功率、有效值、功率因数和谐波失真。对此，人们会立刻想到快速傅里叶变换(FFT)分析，其程序如图1所示：
图1：实现FFT算法所需的步骤。
根据基波周期修改采样频率会影响电表中执行的其它计算。电能计算包括许多滤波器，滤波器的系数计算与采样频率相关，这就需要实现一个能够动态调整此类系数的完整计量方案，但采用Goertzel算法可以避免这种麻烦。这种方法不要求每周期的样本数等于2N，因此采样频率可以保持恒定，与基波周期无关。
带通滤波方法
使用带通滤波器可能是最简单的谐波分析方法，只需测量相电流和电压并在一个谐波周围应用窄带滤波器。如果并联采用多个滤波器，则可以同时分析多个谐波。
由于可能会错失较高谐波的目标谐波频率，因此需要大幅提高这种测量的精度，这意味着必须为两个相继过零点之间的时间滤波分配更多时间。
在目标谐波频率对相电流和电压进行滤波，然后计算相应的有效值。这种方法的一个缺点是只能保留谐波的幅度信息，而无法保留任何相位信息。因此，它无法计算谐波功率、功率因数和谐波失真。
