针对高频Si C光伏并网逆变器,研究其滤波器和控制器的优化设计,对降低逆变器质量、损耗和提高并网性能具有重要意义。本课题基于电流环准PR控制的单相光伏并网逆变器,研究其控制策略,并用机器学习算法优化设计输出滤波器和控制器参数。具体研究内容如下:首先,分析单相并网逆变器的原理及其闭环控制方法,建立其小信号模型。基于传统经验法,设计并网LC滤波器的参数,以及电流环准PR控制器参数。同时划定滤波器参数和控制器参数的设计范围,用于接下来的优化设计。在此基础上,建立单相并网逆变器的仿真模型并分析仿真结果,作为后续基于机器学习的优化设计的对照组。然后,分析设计电感参数模型和离散化的电容参数模型,同时考虑元件内阻,建立滤波器整体设计模型。分析支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）的原理,建立基于机器学习的滤波器参数优化设计方案。通过滤波器设计流程采集训练数据,输入支持向量机和人工神经网络训练相应的预测模型,再将其用于LC参数的预测,SVM将不可行数据点排除,将ANN预测的结果中最优的设计点作为滤波器优化设计的结果,并进行仿真分析。接下来,基于机器学习方法优化设计电流环准PR控制器参数。在给定范围内,生成不同控制器参数对应的仿真结果,作为数据集,训练人工神经网络模型用来得到并网电流总谐波畸变率（THD）最小的控制器参数最优解。建立基于机器学习的滤波器参数和控制器参数的综合迭代优化方法,每一代的结果决定下一代的设计范围,经过多代优化,得到滤波器质量、损耗、电流THD综合设计目标的最优解。最后,基于单相光伏并网逆变器工作原理,设计参数并搭建完整的单相并网逆变器硬件实验平台。对比分析基于传统经验法、基于机器学习的参数优化设计方法,以及迭代优化方法得到的稳态实验结果,得到滤波器质量和损耗、电流THD通过机器学习方法优化的效果。基于迭代优化设计方法得到的参数,进行系统动态响应测试,验证本课题所提方法的效果。