随着各种电力电子装置的广泛应用,电力系统中的谐波和无功等电流污染问题日趋严重。抑制有害电流、提高电网电能质量,成为电力系统领域所面临的重大课题。有源电力滤波器(APF)作为一种用于动态抑制谐波和补偿无功功率的新型电力电子装置,在工业现场中具有广泛的应用前景,因此对并联型有源电力滤波器控制方法的研究具有重要的实际价值。APF有两个关键的环节,第一个环节是电流检测环节,它要求能够实时精确地检测出谐波及无功电流；第二环节是电流跟踪控制环节,它根据指令信号和实际产生的补偿电流之间的相互关系来产生控制主器件的逻辑信号,控制的结果应保证实际输出电流能够快速的跟踪指令电流的变化；这两个环节都直接影响着APF的补偿性能。所以本文就电流检测和电流跟踪相关算法进行了深入的研究。在电流检测方面,首先对基于三相瞬时无功理论的检测法进行了研究,针对传统的ip-iq在三相电压不对称时检测误差较大,并且低通滤波器的阶数和截止频率对检测性能的影响较大,本文提出了一种改进的ip-iq检测法；针对传统的ip-iq只能检测出总的谐波分量以及在单相电路中使用比较复杂,本文采用了了一种基于Hopfield神经网络的谐波检测法。在电流跟踪控制方面,本文首先分析了常用的滞环跟踪比较方法,针对滞环宽度对电流跟踪性能的影响较大,本文采用了了近几年发展比较快的单周控制,为了进一步提高APF的补偿性能,本文采用了一种基于逆系统方法的电流跟踪控制方法。另外为了满足根据有源电力滤波器的不同工作要求,即有些APF需要补偿所有次谐波分量,有些APF为了减少容量,只需补偿含量较大的特定次谐波分量,本文提出了一种基于Hopfield神经网络和逆系统方法相结合的APF控制策略。最后,设计了整个APF系统模型,仿真结果表明了本文设计的APF补偿系统有效地抑制谐波和补偿无功。