Sijia Li · Rui Kong · Frede Blaabjerg · Amjad Anvari-Moghaddam · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月

大规模电压源变流器（VSC）接入电网可能引发稳定性问题。基于阻抗建模的稳定性分析是解决该问题的核心框架。然而，在变流器内部结构和参数未知的情况下，现有频率扫描测量技术存在局限。本文提出一种基于Bi-LSTM神经网络的序阻抗预测方法，旨在实现对变流器阻抗特性的快速、准确评估，为复杂电网环境下的稳定性分析提供新途径。

解读: 该技术对阳光电源的组串式和集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）具有极高价值。在弱电网或复杂电网环境下，逆变器与电网的交互稳定性是核心痛点。通过引入Bi-LSTM深度学习模型，阳光电源可在iSolarCloud平台或现场运维中，无需获取逆变器内部详细参数即可...