分布式发电系统是针对当前能源消耗和环境污染问题而提出的新型发电方式。传统的能源逐渐衰竭和环境污染日益加重，使得高效、灵活、环保的发电方式—分布式发电成为世界各国关注的焦点。分布式发电系统一般指的是发电功率在数千瓦至50兆瓦的小型化、模块化、分散式，布置在用户附近为用户供电，且连接到配电系统的小型发电系统。因此，研究分布式发电系统，仿真是其常用的手段，建模是进行仿真研究的基础，其中建立分布式发电系统的并网逆变器模型是首要问题。
目前，针对并网逆变器的建模问题，国内外已有许多学者做了大量研究工作并提出了多种不同的方案。概括起来可归纳为机理建模和辨识建模两种。机理建模应用普遍，传统并网逆变器的模型是基于逆变器拓扑结构和变流过程，列写电路方程进行推导得到的。但是，对于实际并网运行的逆变器而言，有些时候因技术保密等原因，无法得知逆变器的内部结构参数、控制策略等信息，针对特定系统、特定逆变器的建模就难以展开。针对这个问题，可以把未知参数的逆变器看作“黑箱”。对于“黑箱”模型，可以通过其输入/输出的外部特性来建模，无需了解逆变器内部的参数与控制方法，这即为辨识建模。
文章介绍了一种基于分布式发电系统逆变器实验测试数据的反向建模理论—辨识建模，并推导了最小二乘法方程，建立了基于最小二乘法理论的matlab辨识系统，对并网逆变器功率输出响应进行辨识建模，以得到其传递函数。最终，由传递函数建立的简化模型与原模型进行比较，验证了系统辨识方法的可行性。关键词包括分布式发电系统、系统辨识、最小二乘法、实验测试。
分布式发电系统的辨识建模研究是为了更好地理解和掌握其运行特性，为系统的优化和控制提供理论依据。辨识建模通过利用最小二乘法这样的数学工具，能够有效地从实验数据中提取系统的关键参数和结构信息。这不仅有助于提高模型的精确度，而且能够为进一步的系统分析和设计提供便利。同时，这样的研究对于推动分布式发电系统的广泛部署和应用具有非常重要的现实意义。
从技术角度来看，分布式发电系统通常需要与现有的配电网紧密集成，这需要深入理解配电网的特性，并考虑到与传统发电方式的兼容性。系统辨识方法的引入，能够对这些复杂系统进行有效建模，从而确保系统在实际运行中的可靠性和效率。此外，随着智能电网技术的发展，这些建模方法也能够被用来提高电网的智能化水平，实现发电与用电的最优匹配，进一步提高能源利用效率。
在实际操作中，分布式发电系统的建模和仿真研究需要专业的知识和技能，包括电力系统分析、控制理论、信号处理和计算方法等多个领域的知识。因此，相关领域的研究人员和工程师需要不断地学习和掌握这些知识，以推动分布式发电系统辨识建模研究的深入发展。通过这些研究，最终能够为实现可持续发展、减少环境污染和提高能源效率提供强有力的技术支持。
