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近年来无源测量方法被用于新能源设备阻抗的测量，利用电网中已经存在的扰动信号，通过数据驱动等方式进行阻抗的估计 [12] 。无源测量方法主要分为波动量法、回归法和概率密度函数估计法三类。
波动量法是基于公共连接点（PCC）处的谐波电压和电流的波动量，通过分析电压和电流的比值来估算系统的谐波阻抗。该方法适合系统侧谐波电流源波动程度小于负荷侧波动的场景，测量精度依赖于算法和数据样本的处理方法。其中，Prony算法、矩阵铅笔法（MP）和特征系统实现算法（ERA）是三种主要的特征值识别算法 [13] 。参考文献[14]通过特征系统实现算法和动态模态分解（DMD）实现时域信号的分解，将电压和电流的瞬态时域响应转化到频域后，对阻抗进行估计。
回归法是通过建立谐波电压和电流间的关系模型，并求解回归方程的系数来确定系统侧谐波阻抗 [15] 。回归法对背景谐波要求较高，如果背景谐波波动较大，则可能导致回归计算的谐波阻抗误差较大。有方法提出一种针对分布式发电设备接口的电网阻抗检测系统，通过在PCC采集变流器的运行信息来估计电网的等效阻抗，其电网模型如图2-5所示。将电网简化为发电机与电感-电阻串联模型，之后利用变流器在不同运行点（ P 、 Q ）下得到的电压平衡方程，可以将阻抗的求解转化为线性回归问题，并通过递归最小二乘法来实现。除了设计检测系统来测量阻抗，也有方法提出通过处理电力系统的运行监测数据，如故障录波数据，以实现谐波阻抗分析。参考文献[16]在新能源集群与柔直换流站端口电压、电流的电气量波形中提取出信号复数表达式随时间变化的序列，然后基于等值谐波网络模型将阻抗的求解转化为线性回归问题。
该方法是基于统计学原理，利用概率论和统计学方法来估计电力系统中谐波阻抗的方法 [17] 。这种方法通常涉及对谐波电流或电压数据的概率分布特性进行分析，然后基于这些分析结果来估计系统的谐波阻抗。常见的概率密度函数包括贝叶斯估计、最大似然估计等不同的参数估计方法，以及直方图法、核函数法等非参数估计方法。这些方法可以用于估计谐波电流或电压的概率密度函数，进而估计谐波阻抗。特别是非参数估计方法，如核函数法 [18] ，可以在不假设数据服从特定分布的情况下估计概率密度函数。这种方法通过使用核函数来平滑样本数据，从而估计出概率密度函数，进而可以用于谐波阻抗的估计。
图2-5 电网模型
无源测量方法的优势体现在测量成本低，扰动信号容易获得，具有较好的经济优势。传统的主动测量方法需要采用专业的测量设备，资金成本高昂且操作难度大，还会对电网的正常运行产生影响。然而，主动测量方法通常具有更好的精度，覆盖更宽的频段。