伴随着人们生产、生活水平的提升,各种类型的非线性电气设备的使用量也急剧增加。大量的谐波因此注入到电网中,导致电力系统中谐波的含量不断增加,严重影响了电网的电能质量。电力系统以及各种用电设备运行的高效性和可靠性也因谐波的存在而受到影响,轻则使得电气设备产生大量的额外损耗,降低其使用寿命;重则引发安全事故,甚至造成大规模停电。因此,对电力系统的谐波估计与抑制技术的研究,具有重要的理论意义与实践价值。为了解决电力系统谐波污染问题,本文对电力系统谐波估计和抑制技术进行了深入的研究,主要工作如下:(1)为了准确掌握电力系统动态谐波幅值和相位的变化情况,从而采取有效的措施对动态谐波进行治理。本文以电力系统动态谐波的幅值和相位为对象进行状态估计,提出了遗传优化粒子滤波(Genetic Algorithm Particle Filter,GAPF)的动态谐波估计方法。该方法首先对遗传操作中的选择操作进行优化,且对交叉、变异操作添加自适应思想,使得交叉概率和变异概率能够根据个体的适应度自行调整,从而克服了遗传算法中易出现的搜索速度慢和“早熟”现象;其次,用改进的遗传操作代替粒子滤波中的重采样过程,得到对参数估计能力较强的GAPF算法,不仅解决了粒子滤波中随着迭代次数的增加而产生的权值退化和样本贫化问题,而且保留了其在处理非线性、非高斯问题的优势;然后,利用GAPF算法对事先建立好的含有噪声干扰的动态谐波模型进行幅值和相位的状态估计;最后,再用GAPF算法的谐波估计结果与粒子滤波算法、卡尔曼滤波算法、萤火虫优化粒子滤波算法的谐波估计结果进行对比分析。实验结果表明,在非线性、非高斯噪声环境下,GAPF算法对动态谐波的幅值和相位进行估计时,具有精度更高、实时性更好等优点。(2)级联型多电平逆变器是光伏发电中不可或缺的部分。通过对级联型多电平逆变器控制技术的深入研究,降低其向电网中注入的谐波量,从而向电网提供更优质的电能。本文以级联型多电平逆变器的开关角为研究对象,对级联型多电平逆变器进行有效的控制,从而降低其向电网注入的谐波量。为此本文采用自适应蚁群算法(Adaptive Ant Colony Algorithm,Adaptive CAS)对级联型多电平逆变器的开关角进行求解。首先,对级联型多电平逆变器的拓扑结构及其输出电压进行充分的分析,建立选择谐波消去脉宽调制方程;其次,对基本蚁群算法的确定性选择策略和随机选择策略加入自适应思想,从而提高了基本蚁群算法的搜索速度且避免了“停滞”现象的出现;然后,利用改进后的蚁群算法对级联型多电平逆变器的开关角进行相应的求解,通过求得的开关角对逆变器的晶闸管进行适当的控制,从而对指定的低次谐波起到有效的抑制;最后再和粒子群算法以及遗传算法的谐波抑制效果进行对比分析。实验结果表明,通过自适应蚁群算法求得的开关角对级联型多电平逆变器进行控制,可以对指定的低次谐波起到更好的抑制效果。