随着人类社会对能源需求的逐渐增加,保护环境意识的逐渐提高,由分散的小容量分布式发电系统、各种各样的储能系统以及新能源发电所组成的微电网成为国内外的研究热点。微电网的总容量较小,但是其中包含的新能源比例较大,所含电力电子设备的比重也比较高。因此,在设计和运行微电网过程中,稳定性是首要考虑的问题。通过判断电源部分阻抗参数和负载部分导纳参数是否满足稳定性判据是目前分析微电网稳定性时使用较多的一种方法,也更容易应用在实际工程中。因此,准确测量微电网的阻抗参数至关重要,本文研究的目的就是对孤岛模式下交流微电网的阻抗参数进行快速准确的测量。首先本文针对目前已有的阻抗参数测量方法所存在的不足进行了一些改进,通过将方波信号作为调制信号进行两次不同频率的正弦幅度调制,将两次调制后的信号相叠加得到注入微电网的谐波电流。该方法结合了方波电流以及正弦波电流的特点对注入系统的谐波电流进行了一些改进。通过该方法,既解决了注入脉冲电流频谱缺失的问题,也解决了扫频法注入正弦电流测量速度过慢的问题。改进后的测量方法不仅保证了测量的准确性,还提高了测量速度,缩短了测量时间。其次在Matlab中向微电网的仿真模型注入新得到的谐波电流,测量出微电网电源部分的阻抗参数和负载部分的导纳参数,为了验证仿真结果的准确性,本文还通过理论推导出了微电网各主要组成部分的谐波阻抗计算值,对比分析可以证明通过注入本文提出的谐波电流来测量阻抗参数时,测量的准确性和测量速度都有了明显的提高。最后本文利用BP神经网络的特点,通过将测量得到的参数作为输入信号注入网络,经过训练,得到了一个能够准确模拟出被测系统动态行为的网络模型。通过BP神经网络对阻抗参数的预测能力可以实现保证测量精度的同时大大缩短阻抗测量过程中的在线测量时间,不仅降低了测量时间长对测量结果的影响,还减少了阻抗测量过程中谐波注入对系统的干扰。