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基于人工神经网络的多工作点阻抗模型辨识
Artificial Neural Network Based Identification of Multi-Operating-Point Impedance Model
Mengfan Zhang · Xiongfei Wang · Dongsheng Yang · Mads Graesboll Christensen · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年2月
本文提出了一种基于人工神经网络的电压源逆变器（VSI）阻抗模型辨识方法。该方法无需获取逆变器内部控制细节，即可在终端测量黑箱阻抗模型。针对逆变器阻抗随工作点变化而改变的特性，该方法能有效实现多工作点下的阻抗特征提取，为分析逆变器与电网的交互作用提供了有力工具。
解读: 该技术对阳光电源的组串式和集中式光伏逆变器业务具有重要价值。随着电网环境日益复杂（如弱电网场景），逆变器与电网的谐振交互问题成为稳定性挑战的核心。该方法通过黑箱建模实现阻抗辨识，无需暴露核心控制算法，即可在iSolarCloud平台或现场运维中快速评估设备在不同工况下的并网稳定性。建议研发团队将其集...