有源滤波器被广泛用于谐波治理。

  随着电力系统中负荷的多样化，使得电网的谐波干扰和无功冲击越来越严重，对电力系统的安全可靠运行和用电设备的正常稳定工作构成了威胁，因此谐波的实时检测和补偿也就变得越来越重要。基于此背景。提出了一种基于神经网络控制器的新型有源滤波器，通过神经网络控制器对电网谐波进行分析预测，并通过开关决策来控制补偿电流发生电路从而实现滤除谐波的功能。其中，神经网络的训练是采用遗传算法和小脑模型来实现的。仿真结果证实了神经网络控制器的有效性。

  随着科学技术的发展，越来越多的电力电子装置以改善人们生活水平的目的涌进人们的生活中。但是，大量电力电子装置的采用，给电网带来了严重的谐波干扰和无功冲击，对电力系统的安全可靠运行和用电设备的正常稳定工作构成了威胁。因此，谐波和无功的实时检测和控制是一项十分重要的工作。电力系统中常用有源滤波器来治理谐波污染，有源滤波器(APF)通过采用开关模式的电力电子变流器产生与谐波电流大小相等，相位相反的谐波电流来消除电力系统中的谐波，从而克服无源滤波器存在的缺陷。

  当没有有源滤波器时，谐波电流将会污染电网电流。有源滤波器与非线性负载并联，产生一个补偿电流以满足负载谐波的需求。为了使有源滤波器能够输出适当的补偿电流，一个恰当的控制器是必需的，这里将采用神经网络来控制，其中神经网络的输入为负载电流样本数据，输出用于有源滤波器产生补偿电流。