世界性能源紧缺和环境污染问题的凸显,引发了新能源的研究热潮。太阳能是一种可再生新能源,清洁无污染,受到了各国的广泛关注,大量对太阳能的研究促使分布式光伏发电技术迅速发展。三相并网逆变器作为分布式光伏发电系统中的重要组成部分,其稳定性决定了输出的电能质量水平,从而影响整个电力系统的性能。传统三相光伏并网逆变器多为采用PI控制的电流型LCL滤波逆变器。针对LCL滤波器造成的尖峰谐振,传统解决方法是在逆变器的滤波电容支路串联电阻,其缺陷是阻尼电阻会削弱LCL滤波器衰减高频波的能力,并产生电能损耗。在设计PI控制器时,为设计合适的PI参数,一般需要建立特定工况下被控对象的精确数学模型,参数一旦确定,无法随意更改,若工况发生变化,则需要重新建立数学模型,再次调试参数,间接提升了维护成本。生产环境中,并网逆变器的公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)附近连接有大量非线性设备,这些设备产生的谐波电流流经电路阻抗,造成PCC处的电网电压存在背景谐波,导致光伏并网逆变器并网电流出现明显畸变,电网电压的基波分量也会导致并网电流出现幅值和相位误差。为了提高并网电能质量,本课题着重研究了上述问题,提出了一种新型的逆变器控制算法,主要包括以下几个方面内容。首先,通过研究LCL型并网逆变器的拓扑结构和数学模型,计算滤波器的参数,分析LCL滤波器的稳定性,建立LCL型逆变器基础结构模型。提出一种新型光伏并网逆变器控制算法,采用电容电流反馈的方式进行有源阻尼,以避免为抑制尖峰谐振添加的阻尼电阻引入的功率损耗。SPWM控制器的设计采用神经元PI算法,对被控对象的模型精确度要求不高,且可以自适应各种工况。详细介绍了最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)和增量式学习算法,并用其建立系统逆模型,通过前馈补偿的方式,抑制电网电压的背景谐波。运用/(9混合坐标系,解决神经元PI控制需要凭借(9坐标系达到无净差,而多个LS-SVM模型在此坐标系下存在耦合的矛盾。在理论分析的基础上,对整个系统和新型光伏并网逆变器模型进行了详细介绍,并用Matlab/Simulink搭建了系统和逆变器仿真模型,进行并网稳态、暂态等不同环境下新型光伏并网逆变器和传统光伏并网逆变器的对比模拟实验和分析。实验结果表明,该控制器结合了PI控制与LS-SVM前馈控制各自的优点,能够提高逆变器的响应速度、减小其超调和稳态误差,提高控制精度,更适合光伏并网。