1、神经网络基础上的谐波检测。这是一种可以对计算能力进行提高、对任意连续函数进行逼近的基础上，通过理论的学习及分析动态网络时获得的研究成果，即神经网络。现阶段，该网络在电力系统谐波检测中的应用尚处于初级阶段，电力谐波分析仪主要应用于电力系统谐波预测、谐波源辨识及谐波测量等方面。在谐波测量中采用神经网络，主要需要考虑的是网络的组成、算法的选择及样本的确定等问题。

2、采用模拟带阻或带通滤波器进行测量。这是比较早的谐波测量方法，其优势在于电路造价低、结构简单、容易控制且输出阻抗低。其不足之处在于受环境影响大，检测的精度不高，检测结果含有较多基波分量，造成的运行损耗相对较大。

3、FFT变化法。采用该方法对电力系统谐波进行检测，是基于数字信号处理基础上的测量方法，主要操作步骤是首先对被测信号的电压或者电流进行采样，经过转化后，再利用计算机进行傅立叶变化，从而得到各次谐波的相位系数及幅值。该方法是目前电力谐波分析仪使用广泛的检测方法，其精度高、功能多、操作简便的特点，实现了谐波检测的准确性。

4、小波分析方法测量谐波。这方面的研究在现阶段已经取得重大的进展，主要是对傅立叶变换在时域完全无局部性缺陷和频域完全局部化缺陷的解决，也就是在时域和频域都具有局部性。采用该方法可以使电力系统中高次谐波变化投影到不同尺度上，从而反映出奇异、高频高次谐波信号的特性，从而为谐波分析提供依据。