基于快速傅里叶变换(FFT)的电力谐波检测及计量算法因其检测精度较高、原理简单且易于在硬件上实现而被作为谐波检测的主要方法,但使用该方法检测谐波时,常常会产生频谱泄漏和栅栏效应,从而造成谐波检测精度达不到相关标准。研究发现,插值算法能有效减小栅栏效应引起的误差,信号加窗能降低频谱泄漏产生的误差,而窗函数的旁瓣特性将直接影响改善效果。为此,提出了一种基于遗传算法(GA)的组合余弦窗函数参数优化方法。利用该方法对六项的组合余弦窗函数进行了优化,得到了一种六项五阶组合余弦窗函数,推导了该窗的四谱线插值算法,并计算出了其四谱线插值修正公式,进而提出了基于六项五阶组合余弦窗四谱线插值FFT的电力谐波检测及计量算法。通过仿真表明,六项五阶窗的旁瓣特性优于Hanning窗、Blackman窗、Nuttall窗等常用窗函数,利用该窗实现的四谱线插值FFT的电力谐波检测及计量算法的检测精度更高,并且在考虑电网基波频率波动、不同强度白噪声及含间谐波的情况下,验证了该算法的有效性。同时,考虑到FFT不能分析暂态信号而小波变换在时频域具有局部化特性,故对基于小波变换的电力谐波检测及计量算法进行了研究。利用Matlab实现了基于小波包变换的电力谐波检测算法,并进行了仿真验证。在仿真分析了基于FFT加窗插值和基于小波包变换的电力谐波检测及计量算法的基础上,充分利用两者各自优势,提出了基于六项五阶组合余弦窗四谱线插值FFT与小波包变换相结合的电力谐波混合检测算法,并仿真验证了该算法。最后,利用DSP28335一体化开发板编程实现了基于六项五阶组合余弦窗四谱线插值FFT的电力谐波检测算法,并实验验证了该算法。