随着各种功率器件的广泛应用，大量的谐波和无功电流流入电网，引起电网污染，造成电网电能质量问题日益严重。有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)作为抑制谐波的主要手段，在过去的几十年里，已经成为学术和工程界的研究热点。本文对APF的拓扑结构、电流检测方法、控制方法进行了详细的分析和对比，并阐述了有源滤波器的发展趋势，提出将忆阻器与有源电力滤波器相结合的设想，为未来的研究提供了新思路。
引言
随着各种非线性、不平衡负载的出现，电网中产生了大量的谐波和无功，使得电网能量损耗增加，电能质量下降，供用电设备寿命缩短。因此，解决电力系统谐波抑制及无功补偿问题变得日益迫切。传统的方法是使用无源电力滤波器[1]，其优点是结构简单，可靠性高。但由于存在只能消除特定次谐波、易受系统参数影响发生谐振的缺点，在20世纪80年代以后APF逐渐取代无源滤波器成为抑制谐波、补偿无功的主要手段。APF[2]通过向电网注入与负载谐波和无功电流大小相等、方向相反的补偿电流，使电网的谐波和无功为零。它能够动态的补偿任意次谐波和无功，且运行时不易受系统参数的影响，安全可靠性高。
目前，对APF的研究主要集中在拓扑结构[3-7]、电流的检测方法[8-13]和电压电流的跟踪控制方法[14-25]上。本文对这几个方向的研究现状分别进行了叙述,并在此基础上阐述了APF的发展趋势，提出将忆阻器应用到有源电力滤波器中的设想，对有源电力滤波器的研究具有理论指导意义。
1 APF的拓扑结构
随着APF技术的发展，已出现了多种拓扑结构：单独型(串联型，并联型);混合型(APF与无源滤波器混合)，串-并联型APF。
(1) 并联APF：APF与负载并联接入系统，通过产生与谐波电流大小相等，方向相反的补偿电流，使负载电流为正弦波。它能够对电流源型非线性负载和平衡三相系统进行谐波抑制和无功补偿。但由于APF需要承受基波电压，限制了它在大功率场合的应用，另外传统的并联型APF使用单个大电感滤波器，大电感必然导致较大的输出阻抗，影响补偿性能。用电感和电容组合成LCL滤波器取代电路中的电感，能够使电路获得较高的高频衰减率，改善系统性能，是目前的研究热点。
(2) 串联型APF：串联型APF通过变压器与负载串联，能够消除三相不平衡和电压敏感性负载的电压谐波。但由于有很高的负载电流流过APF，会使变压器的额定参数上升，损耗增加，限制了其应用。文献[5]提出将APF串联到直流侧，通过控制两个有源开关，改变储能电容的极性，实现对电感电流的连续控制，从而达到抑制谐波的功能。并且2个有源开关管工作在同一频率下，能够使控制电路和驱动电路得到简化，降低成本。
(3) APF与无源滤波器(passive filter，PF)混合型：串联APF与并联PF混合型和并联APF与并联PF混合型是两种基本结构，其中PF分担大部分谐波，APF只起到补偿所需各次谐波和改善系统性能的作用，从而可以提高系统的容量等级, 降低系统成本。APF与PF串联后并联接入，系统相当于电流控制电压源，APF只需产生与谐波电压成比例的补偿电压，适合于高压系统。且注入变压器连接在PF的中性点上，使得绝缘和维护比较方便。串联谐振注入式APF和并联谐振注入式APF都是利用电容、电感在基波频率处发生谐振的特性，使APF承受的电网基波电压降低。但是为了能够具有较好的谐波注入能力，就会选择较大注入电容，容易造成无功过多，影响电网运行。文献[6]提出一种混合结构，使有源部分通过耦合变压器与由L2、C2构成的串联谐振支路并联再与L1、C1构成的并联谐振注入支路串连接入电网。在谐波域有源部分只承受L2、C2上分到的很小的谐波电压，从而有效降低有源部分模块的容量，降低了系统成本。
(4) 串-并联型APF：系统由串联APF和并联APF组成，它兼具串联和并联APF的特点，并联APF主要用于谐波抑制和无功补偿，串联APF主要用作隔离和电压调节。又被称作统一电能质量调节器，是现阶段APF研究的热点。但是系统结构复杂、控制困难，有待进一步研究。
(5) 开关电容滤波器：这是一种新的电路结构，它将开关器件和容量较小的电容、电感进行组合，通过控制开关的通断，可以滤除谐波、向系统提供无功，从而取代传统的APF主电路中大储能元件和变流器，有效简化了电路结构，减小了体积，降低了成本和电路容量。
2 APF中的谐波检测算法
最早的检测方法是通过模拟电路实现的，但模拟电路存在只能滤除固定频率的谐波、对频率时变信号的谐波检测误差较大、对元件参数变化十分敏感的缺点，使得其应用受到了限制，随着计算机和电子技术的飞速进步，数字检测算法得到了广泛的发展。根据其发展过程可以将算法分为频域、时域、现代智能控制三类。下面分别介绍这些算法
(1) 傅里叶及其改进算法：传统的傅里叶检测法是将检测电流进行傅里叶变换，从而得到基波和整数次谐波电流。但该方法计算量大、实时性较差，所以衍生出了改进算法，包括快速傅里叶变换、离散傅里叶变换和递归离散傅里叶变换。这三种改进方法在一定程度上提高了检测精度，减少了计算量，但都需要严格的同步采样，限制了其应用。
(2) 卡尔曼滤波器：此算法是以最小均方误差为准则的最优线性估计，根据前一个观测数据和最近一个观测数据，利用状态方程和递推方法，对当前过程状态进行实时估计。动态噪声和饱和现象是影响滤波器性能的两个重要因素，如何确定这两个量是应用卡尔曼滤波器的难点。
(3) 基于小波理论的检测法：对检测电流进行小波变换，利用带通特性，将信号分解到各个频率上去，同时保留信号各分量的时间信息。小波检测法对于信号特征量的提取具有很好的特性，但选择小波母函数时，还没有统一的理论依据，有待进一步研究。文献[12]提出基于小波变换的时变谐波检测方法，利用小波变换将时变谐波幅值的估计问题转化为常系数估计, 可以准确检测时变谐波并且具有较快的跟踪速度。
以上三种方法是基于频域的谐波检测法，对于稳定信号的谐波检测有很好的效果，但对于时变和非周期的信号，谐波检测能力就会有所降低，所以就需要基于时域的谐波检测法进行补充。
(4) 同步检测算法：该算法基于平均功率，按照补偿分量的不同，可分为等功率法、等电流法和等电阻法，即分别使补偿后各相的功率、电流和电阻相等，且电压电流同相位。该方法可以有效消除无功和谐波，减少线路损耗，平衡线路电流。但三相电压不平衡时，会使补偿后的电流不平衡、时间延时增大，限制了其应用。
(5) 基于瞬时无功功率的检测算法：主要包括基于瞬时有功功率和瞬时无功功率的检测算法(p-q法)、基于瞬时有功电流和瞬时无功电流的检测算法(ip-iq法)、基于同步旋转坐标的算法(d-q法)。这三种算法主要通过坐标变换，得到相应坐标系下的基波和谐波分量，再经过反变换即可得到计算所需的量。p-q方法参与运算的量为三相瞬时相电压和瞬时线电流，而ip-iq方法参与运算的是三相对称单位正弦量和余弦量。在硬件实现上后者的电路简单，实现容易。d-q法能够实现对指定次谐波的补偿，但是用模拟电路实现时需要的低通滤波器过多，会增加系统的复杂程度。
(6) 基于Fryze的谐波检测算法：该方法是把实际电路中的负载等效为理想电导元件，认为电路中的功率都消耗在这个等效电导上，根据等效电导对电流进行分解，讨论各电流分量的性质。可分为直接法和间接法，直接法是用电源电压的波形来分析电流，分别得到基波有功分量和基波无功分量，从而检测出谐波电流分量;间接法是用锁相环来生成与电源电压同相位的参考电压，在计算过程中代替实际的电压，从而准确检测出各电流分量。这种方法应用范围广，并能检测出基波以及任意次谐波电流。
除以上几种方法外，基于时域的谐波检测方法还有直流侧电压控制算法、广义积分算法、单位功率因数算法等，这些算法对于时变的负载电流有很好的检测能力，但是存在着计算复杂，精确度不高的缺点，随着现代智能控制的发展有望解决这些问题。
(7) 自适应检测法：该方法基于自适应干扰抵消原理，将电压作为参考输入，负载电流作为原始输入，从负载电流中消去与电压波形相同的有功分量，得到需要补偿的谐波与无功分量。在电压波形畸变情况下也具有较好的自适应能力，缺点是动态响应速度较慢。
(8) 神经网络检测法：神经网络谐波电流检测法通过自适应性或训练权重来检测谐波电流。不但避免了对于给定补偿电流的复杂计算，而且有广泛的适应性，可以同时检测出谐波电流、无功电流、基波负序和零序电流。
(9) 预测控制算法：利用当前采样时刻的状态信息，预测下一个采样周期补偿电流的轨迹，从而确定逆变器的开关函数，使补偿电流跟随电流参考值变化，实现谐波电流预测控制。将其与神经网络或自适应相结合，可构成复合算法，实现谐波电流的快速、精确检测。
智能控制算法在检测精度和计算速度上都有明显的优势，但是目前的技术水平还不能使这些算法应用到实际中，有待进一步的研究。
3 APF的控制算法
当APF主电路结构和电流检测算法均已确定后，控制系统就成为影响APF性能和效率的关键环节。控制方法可以概括为两大类:一是传统的控制方法，如滞环电流控制，空间矢量控制，单周控制，无差拍控制法，三角波比较法，基于坐标变换的线性控制法，直接控制算法。二是新型智能控制方法，包括自适应控制，模糊控制法，神经网络控制法，迭代自学习控制法，重复控制法，预测控制法，滑模变结构控制法，瞬时电流控制算法，基于李雅普诺夫函数的控制算法。
(1) 单周控制算法：其基本思想是控制开关占空比，在每个周期内使逆变器开关变量的平均值与控制参考值相等或成一定比例，从而消除稳态和瞬态误差。它具精度高、电路简单、对系统参数变化不敏感等优点。但这种方法难以精确获得APF与谐波负载并联的等效阻抗，只适合谐波和无功同时补偿的情况。
(2) 无差拍控制算法：这是一种能够全数字实现的预测控制算法，它根据K时刻的负载电流和补偿电流，计算第K+1时刻的指令电流值及各种可能开关状态下补偿电流的预测值，然后选择使电流误差最小的开关状态，作为K+1时刻开关状态的选择依据。利用灰色系统理论可以将预测拓展到第K+2步，对K+2步的谐波参考电流和可能的输出电流进行预测和比较，综合后确定K+1步的开关状态。该方法能快速响应电流的突然变化，特别适合快速暂态控制。但存在计算量大，对参数依赖性高的缺点。
(3) 电压空间矢量控制算法：从电动机的角度出发，把逆变器和电机看作一个整体，通过控制与参考矢量最接近的三个开关矢量的作用时间，使一个控制周期内开关矢量输出的平均效果逼近基准圆磁通。它的电压利用率高、能够很好的抑制电流过调，但是，控制算法复杂，需要很长的运算时间。文献[15]提出了基于电压空间矢量的滞环电流控制方法，利用电流误差矢量与参考电压矢量的空间分布给出最佳的电压矢量切换时间，使电流误差控制在滞环宽度以内。可以有效消除相间影响，并且其实现简单，无需复杂的矢量变换。
(4) 直接控制算法：此算法基于直流侧电容电压控制和补偿电流反馈控制, 从瞬时有功和无功功率在系统中传递的角度出发, 以调节电网输入APF的有功功率为目标, 直接对输入的电流进行控制, 省略了检测有功和无功电流分量的繁琐过程, 使系统得到简化。
传统的控制方法在实际中的应用已经很多，具有很快的反应速度、简单的控制电路、良好的控制精度。但传统的控制方法存在的一些固有缺点，限制了其进一步的应用，需要新型智能控制方法的补充。
(5) 滑模变结构控制法：其原理是依靠高频转换强制闭环系统到达并保持在所设计的滑动面上，通过判别跟踪误差在曲面两侧中的哪一侧，直接选取开关模式。但现有的滑模变结构控制中，均是以跟踪误差为零构造切换曲面，会造成调节误差。并且逆变器开关频率不固定，开关谐波的频率范围广而且不容易被滤除，有待进一步的研究。
(6) 瞬时电流控制算法：该算法通过分析并网型逆变器不同开关状态对瞬时电流的直接控制作用，得出一组瞬时电流位移因子算式。在调控输出电流时，采用脉宽调制方法选择不同位移因子并控制其作用时间，完成当前电流向下一时刻指令电流的转移，从而达到输出电流跟踪指令电流的控制目标。该方法仅用单数字信号处理器(DSP)即可实现有源电力滤波器的高性能快速检测与控制，简单实用，并且能够有效减小输出电感量。
(7) 基于李雅普诺夫函数的控制算法：利用坐标变换对有源电力滤波器系统进行建模，利用李雅普诺夫函数理论建立模型的控制算法，对系统进行调节。该方法的谐波检测环节简单，计算量少;控制策略不依靠电路参数;计算过程中可消除耦合关系，省去了PI 控制器解耦环节，使电路结构简化。
(8) 重复控制算法：将作用于系统外部信号的动力学模型植入控制器以构成高精度反馈控制系统，在系统周期不变的前提下，将上一周期的控制误差应用到当前控制量的生成中，使其对周期性扰动具有良好的抑制能力。文献[24]提出将PI控制和重复控制相并联的控制方法，利用重复控制提高APF的稳态精度，通过PI控制保证APF的动态性能，能够使系统获得良好的稳定性。
(9) 神经网络算法：此算法是对大脑处理和检索信息功能的模仿，能够很好的解决控制系统中的大规模实时计算问题，且对复杂不确定问题具有自适应和学习能力。应用在APF中，该方法可以根据负载电流的信息直接获取逆变器的开关模式，使系统的稳定性和快速性得到提升。文献[25]提出基于神经网络的递推PI控制算法，算法在变学习率的前向通道误差反传调整权值的基础上，引入粒子群算法的对权值进行修正，使PI 控制器的比例、积分参数得到优化。
智能控制方法尽管已经大量地用于有源电力滤波器的研究，但现阶段还不能将这些技术实际应用。将智能控制引人到传统控制方法中，利用智能控制的优点来改善传统控制方法的不足，从而提高控制性能，是目前研究的热点。
4发展趋势
透过目前的研究现状和应用水平可以看出，APF的研究大多还处于仿真和实验阶段，如何将已有的研究成果进一步完善并用于实际中，需要我们在未来的研究中进一步完善谐波检测理论，使系统的补偿特性，电流检测方法得到改善;应用模块化、多重化技术，以提高系统的可靠性，降低开关损耗;改善变流器的控制方式和结构形式，为提高APF性能提供有效途径;将DSP应用到APF系统中，使谐波电流的检测和控制实现全数字化;扩展APF的功能，在消除谐波的基础上实现补偿无功、消除电压不平衡以及闪变等功能，使电力系统谐波治理朝着动态、智能、经济效益好的方向发展。
另外，一些新技术的出现也将为APF的发展提供新的方向。2008年惠普实验室研制出具有忆阻器效应的纳米级元件，使忆阻器成为目前的研究热点。将忆阻器[26]与电感、电容相结合，组合成具有滤波性质的器件，加到APF中，构成混合型APF，可有效提高系统的电压等级，并且由于忆阻器属于纳米级元件，其应用将使得APF的模块化和多重化变的更加容易。另外应用忆阻器有望构建出神经网络模型，把神经网络控制变成现实，使APF的稳定性得到改善。压缩感知[27]是一种新的采样理论，一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注，被美国科技评论评为2007年度十大科技进展。它通过开发信号的稀疏特性，在远小于奈奎斯特采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。它能够舍去大部分无用数据的中间过程, 从而有效缓解了高速采样实现的压力, 减少了处理、存储和传输的成本。使用压缩感知理论检测负载谐波和无功，对于突变信号和非平稳信号都有实时、精确的分析能力，可以有效提升谐波检测的速度和精度，将会进一步提高有源滤波器的工作性能。
5结论
本文介绍了有源电力滤波器的研究现状，分析了一些结构和算法的基本原理，比较了各自的优缺点，并展望了该领域今后的发展方向。随着APF技术的进一步完善并应用于实际中，它必将为提高我国的电能质量、还电网一个洁净的电气环境、营造“绿色电网"做出贡献。
