近年来，配电网中整流器、变频装置、电弧炉以及其它电力电子设备等的应用不断增加，由于这些负荷具有非线性、冲击性和不平衡的用电特性，引起供电网中的电流(电压)畸变，产生大量谐波。这些谐波对电网造成污染，给用电设备带来危害，引起设备过热、产生振动和噪声，并使绝缘老化，严重时会损坏设备。谐波污染已成为供电系统不容忽视的问题之一，正在引起人们的关注。 抑制谐波的方法主要有无源滤波技术和有源电力滤波器技术。有源电力滤波器技术与无源滤波器技术相比，具有受电网阻抗影响小、能够动态补偿等优点，将在治理谐波污染方面发挥主导作用。有关有源电力滤波器的研究主要集中在主电路结构形式(串联、并联和串并联)、谐波电流检测方法和补偿电流的控制方法等方面。本论文重点研究了谐波电流的检测方法。 准确、实时地检测出电网中瞬态变化的畸变电流，是有源电力滤波器进行精确补偿的关键。谐波电流的检测方法主要有基于FFT的方法、基于瞬时无功功率理论的i_p-i_q法，基于d-q变换的i_d-i_q法和基于人工神经元网络的ANN法等。基于FFT的谐波电流检测方法由于算法复杂，计算量太大，不能满足实时性要求。i_p-i_q法和i_d-i_q法都需要低通滤波器，因而会使谐波电流检测精度受到电源频率漂移的影响，而且这两种方法仅适用于三相电力系统。基于人工神经元自适应的谐波电流检测方法，能够准确、实时地检测电网中的谐波，且有一定的自适应能力。本文对传统的ANN法进行了改进，通过引入惯性系数的方法，提高了人工神经元自适应的学习率，并采用前k次采样值，使得ANN法用于检测畸变电流中谐波电流。在算法实现上，采用数字方式，即采用微处理器进行数值计算，克服了模拟电路元件参数不稳定、计算精度差、调节不方便和集成度低等缺点。本文在数字仿真的基础上，开发了一套实验室样机系统，仿真和实验都取得了比较令人满意的结果，证明了改进后的ANN法的有效性、正确性和实用性。