谐波检测环节的性能对于有源滤波器的谐波治理能力有着重要的影响。目前应用最广泛的ip-iq谐波检测算法，其需要复杂的坐标变换，同时还需要用到锁相环以及低通滤波环节，结构复杂。为克服 ip-iq算法的以上缺点，文中提出一种基于BP神经网络的谐波检测算法，只需将检测到的三相负载电流以及程序生成的A相模拟旋转角作为系统的输入，通过神经网络的计算便可以得到三相基波电流，再用负载电流减去基波电流便可以得到需补偿的谐波成分。通过Matlab仿真验证了算法的有效性。
:基于BP神经网络的谐波电流检测方法研究
中涉及的知识点：
1. **谐波检测**：谐波检测是电力系统中用于识别和测量非正弦电流成分的过程，对有源滤波器的谐波治理至关重要。
2. **ip-iq谐波检测算法**：是最常用的谐波检测方法，基于瞬时无功功率理论，需要进行复杂的坐标变换和锁相环、低通滤波等处理。
3. **BP神经网络**：是一种反向传播的多层前馈神经网络，常用于非线性问题的解决，如在谐波检测中的应用。
4. **有源滤波器**：用于补偿电力系统中的谐波电流，提高电能质量。
5. **基波电流**：电网中的主要正弦分量，与谐波电流相对，是系统正常运行的基础。
【部分内容】中涉及的知识点：
6. **坐标变换**：在ip-iq算法中，需要将三相电流转换到特定坐标系，以分析其谐波成分。
7. **锁相环**：用于跟踪电源频率，但可能受电压畸变影响，增加系统延迟。
8. **低通滤波器**：减少高频噪声，但会导致检测延迟。
9. **神经网络简化方法**：通过减少锁相环和低通滤波环节，降低系统复杂度，提高检测速度和精度。
10. **三相负载电流**：检测算法的输入之一，用于计算谐波成分。
11. **模拟A相旋转角**：程序生成的辅助输入，替代了传统的电压信号，减少了干扰。
12. **谐波补偿原理**：有源滤波器通过检测并补偿谐波电流，改善电网质量。
13. **控制器**：包括谐波检测和电流跟踪控制两部分，是有源滤波器的核心。
14. **神经网络应用**：在谐波检测部分采用BP神经网络，简化了算法结构。
15. **单隐层神经网络**：文中所提出的检测算法使用单隐藏层的BP网络，结构简单且有效。
本文提出了一个基于BP神经网络的新型谐波检测算法，以解决传统ip-iq算法的复杂性和延迟问题。这种方法利用三相负载电流和模拟A相旋转角作为输入，通过神经网络直接计算基波电流，然后通过差值得到谐波成分。这种方法降低了系统复杂性，提高了检测性能，尤其在避免锁相环和电压畸变的影响方面具有优势，适用于有源滤波器的谐波治理。
