0 导言
逆变技能能够完成直流电能到沟通电能的转化，能使风能、太阳能等直流电能转化到可认为广阔用户运用的沟通电能。近些年来因为电力电子器材的飞速发展使得逆变技能在变频设备、沟通电机传动、不间断电源、有源滤波器等更多场合得到了广泛的使用。
有源滤波器是使用谐波抵消原理来消除谐波的，即有源滤波器首要检测出负载电流中的谐波重量，然后通过某种操控战略使逆变电路发生一个与其巨细持平而相位相反的电流，并将其注入到电网中，以抵消负载电流中的谐波重量。所以，谐波检测电路的功能关于有源滤波器的补偿作用起着至关重
要的影响。
无论是何种操控战略，其意图都是通过操控电力电子开关的注册与关断来完成逆变器输出电流挨近抱负参阅电流波形，使其与参阅波形最挨近的意图。本文提出用遗传算法来研讨逆变器的操控规则，使之能下降谐波畸变率和减小逆变器的电力电子器材开关损耗，然后到达挨近最优的操控作用。
1 逆变器主电路
图1 为一单相全桥逆变电路。如图所示电路包括电容C、电感L、全控型开关器材K1~K4。当开关K1、K4导通，K2、K3关断时，逆变器输出电压为u0=E;
当开关K2、K3导通，K1、K4关断时，逆变器输出电压为u0=-E。状况矢量可表明为
2 操控战略理论
2.1 遗传算法基本理论
遗传算法[3]是根据生物学界进化和遗传机理衍生出的一种自习惯大局寻优算法。遗传算法以其简略、通用、鲁棒性强和适于并行散布处理等特色，已经在许多领域中得到使用。遗传算法是一种集体型操作，挑选、穿插和变异是遗传算法的三个首要操作算子，它们构成了遗传操作。遗传算法中包括了如下五个基本要素：参数编码;初始集体的设定;习惯度函数的规划;遗传操作规划;操控参数设定。在工程中有许多杂乱组合的优化问题，这些问题大大都对错线性的，有些甚至不接连，还有的有多个最优解，因而用惯例的数学优化办法无法有效地求解，只能对问题做简化的处理。因为遗传算法不依赖于问题自身，只要求问题是可解的，无接连性及可微性等要求，习惯规模广，且能找到近乎大局最优的解，所以在处理这些优化问题时，遗传算法十分适用。
2.2 差错函数
这儿逆变器输出电流函数以分段函数描绘，将1/4电气周期n 等分，每一开关状况变量作用时刻为驻t。
2.3 习惯度函数
根据遗传算法的操控战略能够进行多个方针的优化。大都情况下各个子方针可能是互相冲突的，一个子方针的改进会使另一个子方针功能下降，使各子方针一起到达各自最优解是很困难的，因而只要在它们中心进行协谐和折中处理，使各个子方针函数都尽可能优化。现在处理多方针优化问题有权重系数改变法、并排挑选法[5]、排序挑选法等求解办法[5]。
本文选用了权重系数法，给各个子方针函数赋予不同的权重，代表相应子方针在多方针优化问题中的重要程度。再以这个线形性加权和作为多方针优化问题的点评函数，这样多方针优化问题就转化为单方针优化问题来求解。
本文选用权重系数法树立的多方针优化函数为
3 仿真剖析
仿真试验的算法程序用C 言语编写，并树立MATLAB 的接口，使成果可视化。仿真试验参数设置：参阅电流幅值IA=3 A，频率f =50 Hz，逆变器电容两头电压E越220 V，将1/4 电气周期100 等分，即n=100，每个开关量作用时刻为
图2(a)表明开关状况矢量通过第1代进化后的最优成果，用其操控逆变电路的开关器材所得实践输出波形如图3所示，可见与参阅规范正弦波相差甚远。图2(b)表明开关状况矢量通过30代进化后的最优成果，逆变电路输出波形如图4 所示，尽管与规范正弦波还有距离，但比照第1 代成果发现其距离已显着减小。图2(c)表明到达遗传运算停止条件，即
到第100代进化后，开关状况矢量的最优成果。逆变电路输出波形如图5所示，与参阅规范正弦波十分挨近，进化作用显着，能够作为最优输出波形了。
