近年来,由于新型非线性电力电子设备以及非线性负荷投入到电力系统的使用,导致产生了大量谐波,严重影响电力设备的工作稳定性以及优质电能的产生。谐波在电力系统中有巨大的危害,电力系统中除了存在整数次谐波外,同时还存在非整数次谐波,即间谐波。间谐波的危害远大于整数次谐波,因此,对间谐波进行治理与抑制是十分必要的,而准确检测出间谐波是治理的前提。变分模态分解算法（Variational Mode Decomposition,VMD）已在谐波检测领域得到广泛应用,但该方法的性能高度依赖于输入参数:分解模态数K和惩罚因子α。如若参数设置不合理,会导致分解出现较大误差。为提升变分模态分解在间谐波检测中的准确性,本文提出了一种参数优化的变分模态分解方法,分别对这两个参数进行优化设置。对于参数K的设置,首先采用施密特正交化理论对VMD预分解得到的各分量进行正交化处理,然后得到不同K值所对应的残差能量,利用残差能量最小化法来优化参数K,避免因K选择不当所造成过分解或欠分解的问题;对于参数α的选择,则引入鲸鱼优化算法,将正交性指标作为其适应度函数,通过不断迭代与循环,从而确定最优α值,降低信号在分解过程中的模态混叠现象。最后,结合对称差分能量算子,求解间谐波的幅值与频率等特征信息,进而实现电力系统间谐波检测。仿真与实验表明参数优化后的变分模态分解方法,能够有效降低由于参数设置不佳所引起的分解误差问题,得到一系列平稳的模态分量。同经验模态分解、集合经验模态分解以及近年新提出的同步挤压小波变换相比,参数优化变分模态分解在间谐波检测中所起到的分解效果显著提升,所结合的对称差分能量算子同样能很好的提取出间谐波的幅值与频率,具有较高的检测精度。