以功率下垂、虚拟同步机为代表的虚拟惯性控制方法,是应对可再生能源经逆变器大规模并网发电,提高逆变器发电单元暂态稳定性的有效方法,是目前逆变器控制方法的研究前沿。然而,虚拟惯性的存在使得以逆变器为主导的电力电子化电力系统面临暂态功角稳定问题,其问题本质与传统电网有共性特点又有独特差异。该问题已引起部分专家学者重视,并开展了相关研究,但已有研究成果对电力电子化电力系统独有特点的认识仍不充分,没有充分分析并网逆变器的暂态行为过程,更没有相应的量化稳定裕度指标,即使己有相关定性分析方法,其结果也因考虑因素不充分而误差较大。本文围绕虚拟惯性控制下的微电网暂态功角稳定这个中心问题,首先将逆变器发电系统与同步发电机系统进行类比,论述了并网逆变器稳定的物理机理和数学本质,同时明确了逆变器和同步机二者暂态过程的两个关键区别点:虚拟阻尼和饱和机制。基于此,以时间尺度为序,从数学角度分析了并网逆变器各控制环节的暂态响应行为,给出适用于暂态尺度分析的完整数学表达式,又借鉴扩展等面积法则的关键部分,考虑逆变器的虚拟阻尼耗散项、饱和机制等关键因素的影响,提出了一种适用于并网逆变器的量化暂态稳定分析方法,给出了量化稳定裕度,并明确了下垂系数、虚拟惯性系数等控制参数对稳定性的影响。然后,由单机系统向多机系统扩展,借鉴深度学习理论,提出了一种适用于多逆变器电力系统暂态稳定的数据驱动评估算法,并通过设计对照试验,优化了系统特征量选取,提高了稳定性预测准确率。两种暂态稳定评估策略均以Matlab平台或Keras平台搭建模型进行了仿真实验,实验结果验证了所提两种算法的有效性。本文的创新性工作有三点:1)详细分析了并网逆变器的暂态行为,从不同时间尺度得出了解析的数学表达式,并总结了适用于暂态稳定分析的微分方程组;2)结合了时域仿真与直接法的优点,提出了量化稳定分析方法,使稳定性的计算更精确;3)将深度学习理论与研究课题相结合,实现了多机复杂系统的快速、高准确率的稳定性评估。本文工作的意义概括如下。其一,为今后大规模可再生能源并网发电的运行场景提供了暂态稳定分析方法;其二,逆变器系统与发电机系统的类比和不同时间尺度的暂态行为分析,为逆变器的容量设计、储能配备等提供了理论依据;其三,明确了逆变器关键参数对系统暂态稳定性的影响,为逆变器的参数实时调控提供了依据;其四,将深度学习与电力电子领域相结合,提供了研究新思路,今后可将该思路推广至电力电子或电力系统领域的其它问题研究之中。