电力谐波分析仪是一种用于监测和分析电力系统中谐波成分的重要工具。它通过采集电压和电流信号，并利用傅里叶变换等算法，将这些信号分解为基波和各次谐波分量，从而实现对电力谐波的准确测量和分析。以下是对其测量参数及数据分析技术的详细介绍：

测量参数

基本测量量：包括电网频率、电压和电流的有效值、总的有功和无功功率、功率因数等。

谐波测量：能够测量2至63次的谐波，包括各次谐波的幅值、相位、有功和无功功率等。

其他电能质量指标：如三相电压不平衡度、电压偏差、频率偏差、闪变、电压波动等。

数据分析技术

傅里叶变换（FFT）：这是电力谐波分析中经典且应用广泛的方法。通过对信号进行FFT分析，可以得到各次谐波的幅值和相位信息。

小波变换：作为一种时频分析方法，小波变换能够在不同尺度上细化信号，有效捕捉信号中的突变信息，尤其适用于含有瞬态谐波或间歇谐波的场合。

神经网络与机器学习：近年来，随着人工智能技术的发展，神经网络和机器学习算法在电力谐波检测领域展现出巨大潜力。这些算法通过训练大量数据，能够自动提取谐波特征，实现谐波的准确识别和分类。