Généralement, l'efficacité des filtres actifs parallèles (FAP) dépend de trois conceptions: d'onduleur, les méthodes d’identification et la commande utilisée. Dans notre cas, nous avons mis l’accent sur le deuxième élément. La recherche nous a montré que les méthodes d’identification classiques telle que la méthode des puissances instantanées p-q est capable de fonctionner de manière optimale sur une large gamme de fonctionnement et perturbation, autant qu’elle est très efficace avec des tensions de source non polluées. D’ailleurs ces tensions ne sont pas toujours saines et sauves. Cependant le FAP avec un p-q ne peut pas avoir un rendement satisfaisant dans des conditions où les tensions sont perturbées, la performance du système se détériore. Afin de surmonter ces difficultés tout en maintenant le système stable, une méthode de détection de courants harmoniques qui utilise des réseaux neurones artificiels RNA a été appliquée dans l’état stable et perturbé de la tension. (The shunt active power filters (SAPF) effectiveness, usually depends on its three parts: the inverter, the identification methods and the control used. In our case, we focused on the second design. Research has shown us that classical identification methods, such as the instantaneous pq-theory method, can operate to best advantage in a wide range of operation and perturbation, as it is very effective with unpolluted source voltages. Moreover, these voltages are not always safe and sound. However, the instantaneous pq-theory method cannot have a satisfactory performance under conditions where the voltages are disturbed, the system’s performance is deteriorating. In order to overcome these difficulties while maintaining stable system, a method of detecting harmonic currents that utilized artificial neural networks (ANN) was applied in the stable and disturbed state of voltage.)

Keywords: Filtre actif parallèle (FAP), Méthodes d’identification, Puissances instantanées p-q, Technique neuronale, Charges non linéaires (Shunt active power filter (SAPF), Identification methods, Instantaneous pq-theory, Neuronal artificial technique, Non-linear loads)