随着清洁与可再生能源技术的发展,越来越多的学者致力于风力发电等清洁能源并网技术的研究。其中,如何优化滤波器使之有效的滤除并网过程中的谐波至关重要。本文以LCL型滤波器为研究对象,为了提高滤波器的综合性能,从谐波衰减、纹波电流和功率损耗三个方面对滤波器的参数设计进行研究。本文首先介绍了主流滤波器的设计和优化方法,在选定了LCL型拓扑结构的滤波器为优化对象后,讨论了滤波器中阻尼电阻的接入方式和系统约束,并介绍了整定滤波器参数的工程经验方法。针对传统方法在整定LCL型滤波器参数时无法使滤波器性能达到最优的问题,引入了进化算法对滤波器的参数进行优化设计。对单目标进化算法中的遗传算法和多目标优化算法中的非支配排序遗传算法进行了介绍,针对原非支配排序遗传算法计算复杂度较大,冗余操作较多的问题,提出了一种新的非支配排序方法,并将其应用于多目标优化算法中,同时对原有算法的相关操作进行改进,降低了算法的计算复杂度,提升了算法的运行效率。分析并证明了在处理多目标优化问题时,加权单目优化算法求得的解隶属于多目标优化算法求得的Pareto解集。建立了以谐波衰减最大、纹波电流最小和功率损耗最小为优化目标的LCL型滤波器参数优化的数学模型,并分析对比了传统的约束条件方法,针对传统方法在处理本文约束条件上的局限性,提出了一种将约束条件转换为决策变量的约束处理方法,使本文模型由带约束的多目标优化问题转换为了无约束的多目标优化问题,极大的简化了进化算法在求解多目标优化问题时的难度。为了验证各参数整定方法设计的LCL型滤波器的性能,基于NI实验平台设计了实验。试验结果表明,进化算法设计参数的滤波器比工程经验设计参数的滤波器谐波衰减更大、纹波电流更小且功率损耗更小;本文提出的基于新的非支配排序方法的多目标优化算法在求解本文模型时比单目标优化算法更合适。