近年来,随着风力资源的广泛应用,风力发电在电网中所占比重越来越大,大量风电逐步并入电网。由于风电场易受到风速等不确定性因素的影响,大量风电并入电网之后会使系统产生各种不同程度且随机变化的谐波振荡,不同系统工况下的谐振频率各不相同,并且跨度较大,也就是通常所说的宽频谐振问题,这一问题已逐渐成为阻碍风电场并网的瓶颈问题之一。因此,在风电场并网时,应对风电系统中潜在的谐振频率进行准确的检测,并采取相应的控制措施对系统的谐振进行抑制。本文以此为背景开展研究,为解决风电并网系统谐振问题特别是宽频谐振现象提供一种新的思路。本文首先对目前常用的系统谐振频率检测方法进行分析,然后结合风电并网系统复杂多变且具有宽频谐振的特性,根据人工神经网络算法提出了一种基于人工神经网络的风电并网系统谐振频率检测方法,对风电并网系统的谐振频率进行检测。另外,提出了一种能够与人工神经网络谐振频率检测相配合使用的有源滤波控制策略,对风电场可能出现的谐振进行抑制。最后,通过在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建相应的风电并网系统仿真模型验证了所提谐振抑制策略的正确性和有效性。