随着电力电子技术的发展以及非线性负荷的大量使用，电网谐波危害日益严重。一方面加速了各种电力设备的老化速度、降低了电能的使用效率；另一方面也严重影响了电网的供电质量。无源滤波器是一种有效的谐波抑制设备，它具有结构简单、投资少、运行可靠、运行费用低的优点。本文研究了哈尔滨石化分公司配电网的谐波治理问题，从性能指标以及经济投资等多个角度出发，利用改进的遗传算法进行无源滤波器的参数选择，具有重要的理论意义和实用价值。　　无源滤波器的参数优化问题可以利用遗传算法来解决。传统遗传算法具有理论意义上的全局收敛特性，但容易出现“早熟”或者难收敛的情况，为此采取参数自适应动态调整策略，加速了种群的收敛速度。为防止最优个体在进化过程中被破坏，采取种群最优个体保留方式。引入种群熵的概念来作为判断进化过程中种群是否陷入“早熟”的依据，并把熵值作为结构自适应的开关，根据熵值不同来采取不同的进化顺序。　　在上述改进遗传算法的基础上，本文进一步研究了配电网无源滤波器优化配置问题。综合考虑经济性指标、谐波抑制指标以及无功补偿指标确定了多目标优化的数学模型。并利用“线性加权和”把全体子目标函数转化成单目标优化问题，借助人工神经网络的BP学习算法动态调整优化过程中各子目标的权重系数。在利用改进遗传算法进行无源滤波器参数优化配置时，采用更适合滤波器参数设计的十进制个体编码方式以及新的初始种群生成方法；为保证算法的收敛速度和求解精度，采用随机动态步进变异策略，明显提高了整个算法的计算效能。　　最后，利用上述的无源滤波器优化配置方法对哈尔滨石化分公司进行谐波治理，针对不同的谐波源分别进行滤波器参数选取，利用C++编制优化程序并结合MATLAB工具进行仿真，结果表明本文提出的谐波治理方法具有很好的谐波抑制功能以及较高的经济指标。