Ce travail contribue à la mise au point d’un contrôle actif à tolérance de pannes (AFTC) pour les systèmes photovoltaïques (PV). La méthodologie de détection et de diagnostic des pannes (FDD) repose sur l'analyse d'un modèle comparant les mesures en temps réel. Nous utilisons un modèle de réseau PV à haute granularité dans l'outil FDD pour permettre la détection des défauts dans des conditions complexes. Premièrement, la recherche se concentre sur la détection de fautes dans des conditions d'ombre complexes. Une approche en temps réel est présentée pour émuler les caractéristiques électriques des modules PV dans des conditions d'ombre complexes. Utiliser une approche d'émulateurs précis est un véritable défi d'étudier la grande non-linéarité et la complexité des systèmes PV en ombrage partiel. L'émulation en temps réel a été validée à l'aide de résultats expérimentaux simples dans des conditions de défaillance, afin de concevoir des algorithmes de détection de défauts spécifiques dans un premier échantillon. La deuxième partie de la recherche concerne la méthode FDD pour les convertisseurs de puissance DC / DC et DC / AC connectés au réseau. Les résultats primaires nous ont permis de valider la récupération du système pour les points de fonctionnement normaux après une défaillance de cette approche AFTC complète. Des émulations basées sur la simulation de convertisseurs de puissance distribués, des méthodologies de détection de pannes basées sur un modèle et un diagnosticien hybride ont ensuite été présentées.