逆变器系统是一个复杂的非线性控制系统,精确建模对逆变器的控制效果的提升至关重要。与过去传统的建模方式相比,建立逆模型,不是以前那种对逆变过程中深层次规律的无尽探寻,而是用建立模型的逆来处理那些正发生的事情。它不从基本原理出发,而是以事实为依据,从大量实际数据中揭示出逆变过程中的变量规律。本文首先从光伏产业的发展入手,分析了当前光伏产业的发展现状和逆变器行业的国内外研究成果。然后通过分析微型逆变器的拓扑结构和工作原理,构造了微型逆变器的仿真模型。通过研究系统和逆模型建模的理论原理,分别确立了神经网络和支持向量机算法的逆控制策略,分别构造了并网模型和孤岛仿真模型。在并网情况下,对两种控制方法下的并网电流进行FFT分析,比较并网效果。在孤岛运行时,对SVM逆控制和BP逆控制两种控制方法下的电压电流波形进行分析,并对电流的THD进行比较。逆模型输入包含当前时刻电压值、当前时刻光伏电池板电压值、当前时刻PWM控制信号占空比值、当前时刻的电流值、下一时刻电流设定值、上一时刻的PWM占空比值作为输入数据,输出为下一个时刻的占空比信号。通过大量的实验数据进行智能算法的训练,得到良好的优化性能,从而得到良好的逆变性能。最后实现部分采用仿真控制效果较好的支持向量机来进行FPGA的RTL实现,并将计算结果与仿真数据进行对比,验证实现效果。