1.一種光伏并網逆變器的模糊神經全局快速終端滑模控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一、根據電路定理，建立光伏并網逆變器數學模型；

步驟二、考慮外界干擾及不確定性，對光伏并網逆變器數學模型進行修正；

步驟三、設計全局快速終端滑模面；

步驟四、設計控制律，并針對系統中存在的不確定性，采用模糊神經網絡進行在線逼近；

步驟五、對步驟四中網絡逼近誤差進行補償；

步驟六、設計自適應律，得到模糊神經全局快速終端滑?？刂破鞯目刂坡煞匠?；

步驟七、利用所得控制律方程，產生控制信號，控制逆變器的各個電力開關管；

所述步驟一中的一個周期內的光伏并網逆變器數學模型為：

其中，u_dc為逆變器直流側電壓，u_ac為逆變器并網電壓，D為逆變器上呈對角關系的開關管S₁、S₄占空比，C_ac、L_ac分別為逆變器交流側電容及電感，R_L為交流側負載；

所述步驟二中的修正后的光伏并網逆變器數學模型為：

其中，g(t)為集總參數，表示系統不確定性及外界干擾，以下簡稱不確定性；

所述步驟三中，全局快速終端滑模面為：

其中，e＝u_ac-u_acr為電壓跟蹤誤差，u_ac為逆變器輸出電壓，u_acr為電網參考電壓；α,β為正常數，p,q(p＞q)為正奇數；

所述步驟四中，滑?？刂破鞯目刂坡蔀椋?/p>

其中，g為系統不確定性，k·s為線性補償項，k為一正常數；

采用模糊神經網絡逼近系統不確定性，具體為：

其中，為不確定性g的估計值，w為網絡連接權，ξ從網絡輸入層到規則層的函數；

所述步驟五中，對網絡逼近誤差進行補償，具體為：

-ε_msgn(s) (6)

其中，ε_m為網絡逼近誤差上界，sgn為符號函數；

所述自適應律為：

其中，為最優連接權的估計值的導數，r為一正常數，s為滑模函數，ξ為網絡輸入層到規則層的函數向量；

最終模糊神經全局快速終端滑?？刂破鞯目刂坡蔀椋?/p>

其中為不確定性g的估計值，其中，為最優連接權的估計值，ξ從網絡輸入層到規則層的函數；ε_m為網絡逼近誤差上界，sgn為符號函數；

所述步驟七包括如下步驟：根據步驟六所得占空比D，通過與三角載波比較，產生4路PWM波控制信號，其中S₁,S₄占空比為D，S₂,S₃占空比為1-D，控制逆變器4個開關管的通斷，實現DC-AC變換并完成并網。