摘要：随着我国各种大功率电力电子负载的广泛应用，导致了公用电网谐波污染日益严重，使得对应的电能质量问题受到越来越多的关注，因此准确分析间谐波特征对提高电能质量具有重要意义。提出了一种具有竞争机制的改进混合遗传粒子群算法（HGAPSO），通过引入一系列淘汰及精英学习的竞争策略使粒子群算法（PSO）具有更快的搜索速度以及更强的全局搜索能力，从而显著提高自回归（AR）谱估计中的参数估计精度。通过AR谱估计获取检测信号中的间谐波阶数及频率初值，并基于间谐波信号模型对谐波进行转换，将转换后的幅值编码于改进HGAPSO中对间谐波的幅值和相位进行参数估计。仿真结果表明，该算法较HGAPSO，PSO和遗传算法（GA）能够获得较高精度的间谐波参数值，同时具有更强的抗干扰能力。

      关键词：间谐波；自回归谱估计；粒子群算法；遗传算法；竞争机制

      中图分类号：TM711     文献标识码：A