随着新能源的发展,逆变器作为新能源电能变换器被广泛应用,其所带负载容量越来越大,种类越来越多,因此,提高逆变器的输出可靠性极为重要。通常,逆变器输出波形的主要性能指标包括快速的动态响应和较低的总谐波失真度,然而由于很多线性不平衡负载的普遍存在及逆变器本身的非线性,使其分析难以精确建模且输出电压含有大量谐波。因此,本文基于双Buck逆变器提出了数据驱动控制方法,改善非线性负载下逆变器的输出波形,从而增强逆变器的控制特性。为解决带整流性负载逆变器的输出电压波形周期性畸变问题,本文分析对比了国内外逆变的拓扑研究现状和相关数字控制算法的发展历程。将数据驱动PID和迭代学习控制两种数据驱动算法相结合,应用在逆变器的输出波形控制上,该复合控制算法无需考虑系统建模不精确的问题,满足了非线性不平衡负载的要求。本文在等效电路模型的基础上建立逆变器系统传递函数数学模型,并对其离散化,从逆变器的输出特性入手,分析了输出波形畸变的原因及解决办法,设计了数据驱动PID控制器和迭代学习控制器,并就迭代学习控制算法的收敛性及数据驱动PID控制参数设计进行详细分析;随后在PSIM平台上搭建了逆变系统仿真模型,对比传统PI双闭环控制和PI+迭代学习控制仿真波形可得,采用数据驱动PID+迭代学习控制抗周期性扰动能力更强、动态响应速度更快,从而表明了该控制方案的优越性。最后,在基于DSP(TMS320F28377D)控制器的基础上搭建了一台1kw双Buck逆变器实物样机,分析了主要电路参数设计过程并进行相应实验,实验结果验证了理论分析的可行性,进而说明该控制方案下逆变器系统性能优越,输出波形THD低,稳态精度高。