随着化石能源的急剧消耗和环境的持续恶化,电动汽车的发展是可以解决环境和能源问题的有效途径,因此各国开始大力发展电动汽车。但是电动汽车充电桩接入电网后将会产生一系列问题,例如电网中各次谐波的含有率和总谐波的畸变率明显上升;补偿无功功率所需的无功补偿器不足以补偿充电桩接入后产生的无功功率;若充电站充电时刻没有进行良好的规划,将会导致电能的浪费或不足。为了促进电动汽车的快速发展,必须建设大型的充电站,大型充电桩接入电网后向电网注入的谐波不能忽视。因此在本文中,主要研究的是充电站交流侧谐波特点和电网谐波补偿问题,研究内容分为以下几个方面:1.建立充电桩的负载模型,分析负载特点。为了研究方便,将负载等效为一个非线性变化的阻感模型。2.研究调查现阶段市场上主要的充电桩种类,然后分析每一种充电桩的构造,从而得到谐波来源及其谐波特点:3.根据充电桩的谐波特点,分析各种谐波检测方法的优劣,然后提出基于改进的小波神经网络算法对充电站交流侧的谐波进行检测:(1)分别对当下谐波分析算法进行归纳总结,从而得到相比于其他谐波提取方法,小波变换具有明显的优势。(2)分别使用不同的小波函数对充电桩的谐波进行提取,通过分析各次谐波的误差,从而得到db20具有更好的效果。(3)为了应对充电桩数量突变时的谐波变化特点,加入了神经网络算法。根据谐波特点在学习率,激活函数两方面优化神经网络算法。从而提出了改进小波神经网络算法。(4)在matlab的仿真平台验证改进的小波神经网络算法的谐波提取速度和谐波提取精度。4.由于有源滤波器的成本较高,为了能够有效降低有源滤波器的容量,因此根据充电站的谐波特点,设计了混合型电力系统滤波器对交流侧的谐波进行抑制:首先对有源滤波器和无源滤波器的工作原理进行分析,然后根据充电站的谐波特点设计混合型电力滤波器,最后在simulink的仿真平台对单台充电桩充电过程和充电桩数量变化时的谐波抑制效果进行验证。