随着全球能源需求的增长和环境污染问题的加剧，光伏发电已经成为新能源利用的主要方式。光伏并网逆变器作为连接光伏阵列与交流电网的关键环节，其工作的稳定性和可靠性直接影响着光伏发电效率和电网安全运行。严苛复杂的工况、频繁的通断切换导致光伏逆变器主电路中的功率器件成为故障高发部件。当电路出现异常工作状态时，根据故障信息及时判断出故障位置并启动保护和容错运行机制，对于提高系统效率和减少经济损失具有重要意义。
　　本课题以三相光伏并网逆变器为研究对象，分析了基于电网电压定向的矢量控制策略，依据工程应用原则对控制器和LCL滤波器的参数进行了设计；基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)原理的分析和逆变器正常运行状态数学模型的推导，搭建了三相光伏并网逆变系统仿真模型和实验平台。测试结果表明，逆变器的输出符合并网要求，为后续的故障辨识及容错技术研究提供了可靠支撑。
　　根据故障开关管的数量和位置，对逆变器主电路IGBT的22种开路故障模式进行了分类与编码。通过理论、仿真及实验分析了多种开路故障模式下逆变器的运行特性，确定把逆变器输出三相电流作为故障辨识的依据。探究了开路故障对逆变器输出电压和非故障IGBT结温的影响，证明了故障辨识及容错控制的必要性。
　　基于多种光伏工况下的故障电流数据样本，利用电流矢量旋转角度特征实现了毫秒级的故障发生判定。从逆变器输出电流的频域特征角度出发，提出了基于小波包变换和蝙蝠算法优化BP神经网络(BA-BP)的逆变器开路故障辨识与定位方法，仿真及实验验证了该方法的有效性。
　　从逆变器输出电流的时域特征角度出发，提出了基于时域参数和灰狼算法优化极限学习机(GWO-ELM)的逆变器开路故障辨识与定位方法。仿真及实验结果表明，GWO-ELM模型的故障辨识效果优于BA-BP神经网络。基于传统相冗余容错拓扑进行了改进，仿真表明，改进拓扑能够实现全部单管开路、两管开路故障的容错控制，有效提高逆变器运行的可靠性。