长期以来,同调等值方法被广泛用于建立大规模同步发电机网络的动态降阶模型。这种方法的优点是得到的降阶模型保持了详细模型的非线性特性,使得在发生短路故障等大规模扰动时,能够对大规模网络动态进行高效、准确的分析。其中,代表性的慢同调算法具有对故障位置和严重程度不敏感等优点。然而,由于模型限制以及准确性差的问题使传统慢同调算法难以应用于分布式发电网络中。针对上述问题,本文以三相下垂控制并网逆变器为基本模型,提出了改进的慢同调算法,建立了准确度较高的同调等值模型,并在不同故障场景下,证明了降阶方法的有效性。本文在总结国内外模型降阶技术研究现状的基础上,主要完成的工作有:（1）研究三相下垂控制并网逆变器网络数学模型的构建方法,在得到逆变器中各控制结构及网络结构的精确数学表达后,组合各部分得到完整模型。所建立的逆变器数学模型是全文研究的基础。（2）研究奇异摄动理论的实施方法,依据三相下垂控制并网逆变器的多时标特性,忽略快时间尺度下的动态过程,建立慢时间尺度下的奇异摄动模型。该模型将逆变器看作一台虚拟同步发电机,为建立下垂控制逆变器系统的慢同调模型提供了一种有效的途径,使慢同调算法的应用范围扩大到了基于逆变器的分布式发电网络。（3）提出改进的慢同调算法,在传统慢同调算法的基础上考虑了下垂控制逆变器中的阻尼转矩,通过额外分群提升了慢同调算法应用于分布式电源的准确性。将模糊C均值聚类算法与传统慢同调算法相结合,进一步提高了慢同调算法的准确性。解决了当希望分群数量大于一定数量时,传统慢同调算法出现分群结果错误的问题。根据慢同调分群区域中的电源特性,提出相应的聚合方法,从而结合改进慢同调算法建立降阶模型。以此解决系统过于复杂时,仿真模拟耗时较长导致一些研究无法进行的问题。（4）结合本文在数学建模和模型降阶技术的研究成果,在不同工况下,以10台并联下垂控制逆变器网络为蓝本进行了仿真分析。分别将不考虑同调识别方法的降阶模型、改进的同调等值模型、传统的同调等值模型、全阶模型在仿真下进行对比分析,仿真波形验证了这种降阶方法的有效性,以及扩展于不同电源模型和不同规模系统中的可行性。