（3）谐波引起电气设备的非正常工作[9]
谐波引起的附加损耗，会使得电机升温，从而破坏电机。当谐波电流的频率接近电机的固有的震动频率，将会产生发电机强烈的机械振动，在电机的运行过程中，由于谐波电流的流入会导致变压器内部绕组产生附加损耗，同时引起设备的外壳等紧固的元件发热，而且谐波也会引起电缆浸渍绝缘局部发生放电现象，从而导致电气设备的非正常工作。
    （4）谐波对继电保护和自动控制装置造成影响
电流有效值的平方决定电磁型继电器的动作，虽然对不同的频率不敏感，但是在动态的情况下也会造成很大的影响。比如，在空载的变压器中，会有伴有谐波含量很高的励磁涌流产生，从而导致继电器发生误动作，使开关跳闸。在生产的过程中，如果注入电网的谐波电流超过一定的限值时，也会加大继电保护的误动作，干扰自动控制装置，最终造成电力设备的误动作或者是拒动。
（6）谐波影响电力系统的仪表和电能计量
     计量电能的感应型电能表之所以受谐波的影响大，是由于频率和非线性度形成的误差，在电力系统中，谐波负荷设备在吸纳基波功率的同时，也会向系统回馈送出谐波功率，所以用户侧的电网不仅吸收了基波功率，也同时吸收了无用的谐波功率，会造成系统的仪表测量不准确。
1.5谐波源辨识的意义
通过对谐波源的辨识，可以专项整治谐波污染，从而减少误动作的产生，所以，谐波的辨识是非常重要的，主要体现的方面如下：
（1）在一个系统中，如果有多个谐波源存在，那么可以通过辨识，得到主要影响电网电能质量的谐波源，并且对其进行专项治理。
（2）协调供用电双方的矛盾[11]。通过谐波辨识，能明确电能质量的责任承担方，减少供电公司和用电客户之间的矛盾，也能提高供电公司的服务水平和用电质量。
（3）有效提高电能的质量问题，通过辨识，了解电能质量的扰动规律，并针对性的采取有效的措施，来达到改善电能质量的目的。也能利于降低电能质量敏感用户的损失，需要从电能质量的扰动中寻找规律和经验[12]。
1.6 本文研究的意义
（1）通过对误动作的机理分析找出误动作的原因，当产生的谐波电流注入电网超过一定的限值时，继电保护的误动作可能性会大大的增加，对生产的危害也增强。
（2）在本文里主要是运用了一种基于平均影响值（MIV）的神经网络谐波源的识别方法，此方法主要是利用平均影响值来得到在电力系统中对电能质量影响较大的谐波源。
（3）使用ETAP软件对谐波源仿真进行建模，以便进行专项治理。希望能对以后谐波的治理与防治的研究打下基础。

2 神经网络的基本理论
神经网络也叫做人工神经网络（Neural Network）,它是模拟人脑思文方式的数学模型。神经网络在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，主要是用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，比如并行信息处理、学习、联想、模式分类和记忆等。
2.1神经网络的由来
神经网络最早的研究是20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的。他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕，神经网络的发展大致经过三个阶段：首先是初期，这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；然后为过渡期，此期间是属于发展期，1986年Kumelhart等人提出了误差反向传播神经网络，简称BP网络，如今BP网络也是应用最为广泛的。
2.2神经网络的发展趋势 供电系统误动作机理分析+ETAP仿真(4):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_1565.html