摘 要
随着电动汽车的普及，充电桩作为关键基础设施，其运行过程中产生的谐波问题对电网质量构成了显著影响。为解决这一问题，本研究旨在深入分析电动汽车充电桩的谐波特性，并提出有效的谐波抑制策略。研究首先通过现场实测和仿真建模相结合的方式，系统地评估了不同类型充电桩在不同负载条件下的谐波产生机制及其传播特性。基于此，提出了基于改进型有源电力滤波器（APF）的谐波抑制方法，该方法结合自适应控制算法，能够动态跟踪并补偿谐波电流，同时降低系统的能耗与成本。实验结果表明，所提出的抑制策略可将总谐波畸变率（THD）降低至5%以下，显著优于传统被动滤波方案。此外，本研究还创新性地引入了基于机器学习的谐波预测模型，用于提前识别潜在的谐波污染风险，从而实现更高效的电网管理。总体而言，本研究不仅揭示了电动汽车充电桩谐波问题的本质特征，还为实际工程应用提供了可行的技术路径，对推动电动汽车充电设施与电网的和谐共存具有重要意义。
关键词
电动汽车充电桩；谐波抑制；有源电力滤波器；自适应控制；机器学习预测模型
目 录
1 引言 1
2 电动汽车充电桩谐波特性分析 2
2.1 充电桩谐波产生的机理研究 2
2.2 不同类型充电桩的谐波特征对比 2
2.3 谐波对电网稳定性的影响评估 3
2.4 数据采集与谐波分析方法选择 3
2.5 实验结果与初步结论 4
3 谐波抑制技术方案设计 5
3.1 主动谐波抑制技术原理分析 5
3.2 被动滤波器在充电桩中的应用研究 5
3.3 基于控制算法的谐波优化策略 6
3.4 混合抑制技术的可行性探讨 6
3.5 技术方案的成本与效益分析 7
4 抑制策略的实际应用与效果验证 7
4.1 实验平台搭建与测试环境设置 7
4.2 抑制策略在实际场景中的应用案例 8
4.3 数据分析与性能指标评价 8
4.4 系统运行稳定性与可靠性评估 9
4.5 改进方向与未来展望 9
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
