电能作为现代社会的重要能源之一,广泛应用于工农业生产、人民生活、国防科技等各个领域。随着电力电子技术的发展,大量的非线性负载和各种整流设备被广泛的应用于各行各业,使电网谐波含量大大增加,电能质量下降。所以,抑制谐波污染、改善供电质量成为迫切需要解决的问题。目前,随着电力电子技术的飞速发展,采用有源电力滤波器动态抑制谐波成为重要的发展方向,它能克服传统LC滤波器的缺陷。有源电力滤波器是一种新型谐波、无功补偿装置,和传统的LC滤波器相比,有源电力滤波器可以对谐波、无功以及负序电流实现实时、准确的补偿。因此,有源电力滤波器有广阔的应用前景。但是,在我国有源电力滤波器的研究和开发尚处于起始阶段,至今还没有大容量有源电力滤波器的成熟产品问世,因此进行有源电力滤波器的研究和开发工作具有非常重要的意义。本文对有源电力滤波器的关键环节——主电路参数计算、谐波电流检测和控制方法进行了分析。重点是通过对谐波检测的几种方法进行比较分析,提出了将神经网络与基于噪声对消原理的自适应谐波电流检测方法相结合,应用神经网络检测速度快的特点,构成神经网络谐波检测方法,用于检测总谐波电流。同时,提出利用径向基函数具有运算量小、收敛快、无局部极小值等优点,应用径向基函数神经网络,代替传统的BP神经网络,构成一种新型的谐波检测方法——基于径向基函数神经网络的谐波电流检测方法。分析了这种谐波检测法的滤波原理,径向基函数神经网络的结构和权值调整的算法。分析了用于控制PWM变流器的滞环电流控制方法和直流侧电容电压的控制方法,阐述了滞环电流控制方法的控制原理。为了验证基于径向基函数神经网络的谐波电流检测方法和控制方法的有效性,本文第三章应用Matlab软件进行仿真研究,验证了基于径向基函数神经网络的谐波电流检测方法的实时性和控制方法的有效性。通过本文的研究工作,对有源电力滤波器实验系统的开发起到一定的指导和参考作用。