随着太阳能光伏发电的不断普及,太阳能光伏发电站的容量不断增加。提高光伏发电系统中电力电子装置效率、改善其输出特性以及引入并网发电技术成为光伏发电技术乃至整个新能源发电技术研究的重要内容。尤其是对于最新的光伏并网逆变技术,研究并优化其逆变方式、并网算法,具有相当大的现实意义。本文主要研究了光伏发电并网逆变系统的系统结构、并网算法。利用高性能的数字信号处理芯片DSP优势,实现新型PID神经网络控制策略。本文首先介绍了分散发电、光伏发电、并网发电的逆变技术等相关的技术概念,以及国内外光伏逆变技术的现状和发展趋势。接着介绍逆变的基本原理和并网逆变系统的硬件系统设计,然后详细介绍PID神经网络控制算法实现。尤其针对基于DSP的新型逆变系统和新型控制策略两个技术要点做了详细阐述。针对并网逆变原理及并网逆变控制策略的特殊技术要求,本文专门对它进行详细的讨论。重点分析了光伏并网中比较特殊的难点:公网受到干扰情况下,如何减少对公网馈入电流谐波,提高电流输出质量。本文提出将PID控制规律融合进神经网络之中的控制策略应用于光伏并网逆变系统中,抑制负载扰动,改善稳态情况下并网电流波形,同时提高了系统的动态响应性能。该PID神经元网络具有神经元网络和PID控制的优点,克服了传统控制方法和一般神经元网络的缺点,它具备多层前向神经元的任意函数逼近能力,并且由于比例元、积分元和微分元的存在,使PID神经元网络控制系统的响应快、超调小、无静差。仿真结果证明,以PID神经网络为核心的控制器实现并网逆变系统抑制电网侧和负载对并网输出电流的扰动,实现并网电流正弦化和网侧的单位功率因数,同时显著减小对电网的谐波污染。通过理论分析和仿真结果证明,太阳能光伏发电系统拓扑结构及控制算法的正确性、可行性和高效性,其理论意义和经济意义都不可估量。最后对论文进行总结与展望,提出了一些有待进一步研究的问题。