新能源的开发研究带动了分布式发电技术的迅速发展，作为分布式发电系统中的基本组成单元，三相并网逆变器在独立和并网运行时所应用的控制技术变得十分重要。传统的控制器设计都需要基于被控对象的数学模型，想要获得精确又便于分析的的数学模型相当困难，且控制器参数一旦确定，很难兼顾不同工作环境下性能指标要求。本文采用模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Network)控制与PI控制相结合的方式，改善三相并网逆变器的性能。文章首先对独立和并网运行的三相逆变器进行建模分析，在此基础上进行PI控制器的参数设计。由于逆变器本身运行在开关状态，是一个强非线性系统，其自身又受到构成元件非线性的影响的原因，逆变器的精确模型往往难以建立。因此本文采用一种不依赖于被控对象的智能控制方法，在介绍模糊自调整PI控制和模糊神经网络结合的控制理论基础上，选取了以一阶T-S模型为基础的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)，建立了5层神经网络结构，运用导师样本对其进行训练，在线调整模糊推理系统的参数，将其运用到三相逆变器的独立、并网运行中。最后进行了仿真分析，对比PI控制、模糊PI控制和FNN控制的仿真结果可知，FNN控制器结合了模糊控制与神经网络控制各自的优点，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。为验证文中理论的可行性和正确性，本文在输出电压有效值110V、输出功率2kW的三相并网逆变器平台上进行了实验验证。编写了模糊自适应PI控制的软件程序，完成了三相逆变器在PI控制和模糊PI控制下的独立和并网运行实验。