Cao Shen · Fei Zhang · Wei Gu · Tao Chen 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月

本文针对电力电子系统稳定性分析中阻抗模型难以获取的问题，提出了一种基于Kolmogorov–Arnold网络（KAN）与物理信息融合的阻抗辨识方法。该方法适用于跟网型（GFL）和构网型（GFM）并网变换器，在缺乏详细控制器信息的情况下，能有效实现系统阻抗的精准辨识。

解读: 该技术对阳光电源的并网控制策略具有重要价值。随着PowerTitan系列储能系统和组串式逆变器在弱电网环境下的应用日益广泛，系统稳定性分析至关重要。KAN网络相比传统深度学习模型具有更好的可解释性和物理一致性，可集成至iSolarCloud智能运维平台，用于在线监测逆变器与电网的交互稳定性。建议研发...