本文以电网动态谐波为研究对象,将人工蜂群算法应用于电网动态谐波估计中,提出了一种基于混沌改进人工蜂群算法的电网动态谐波估计方法。首先针对人工蜂群算法的“早熟”问题,本文在人工蜂群算法中引入改进的Tent混沌映射,提高人工蜂群算法在进行全局搜索时搜索因子的遍历性和均匀性,多组算例仿真结果证明了所提改进方法的有效性。传统频域谐波检测算法虽然具有较高的计算精度,但存在频谱泄露、栅栏效应且易受直流原件和噪声影响等问题,因此本文提出将混沌改进人工蜂群算法与最小二乘法结合,在保证较高检测精度的同时不存在频谱泄露、栅栏效应且对检测环境的适应性强。该方法通过改进人工蜂群算法优化最小二乘法的初始权值,解决了最小二乘法对初始权值敏感的问题。在单频率、多频率以及噪声等情况下对所提算法估计结果进行分析,结果表明,所提混合算法相比本文其它两种混合算法对谐波相位和幅值的估计精度更高,收敛速度更快,算法鲁棒性更好,尤其是针对中、高维度优化问题,所提混合算法具有更快的收敛速度、更高的求解精度,且算法的鲁棒性良好。基于可编程电源实验平台的实测数据对所提检测算法进行验证,检测结果证明了所提算法用于电网动态谐波估计是可行的、有效的、高效的。