本发明公开了一种利用控制器信息的神经网络阻抗建模方法，所述方法如下：步骤1、获取Zpn、CVpn和CIpn；步骤2、第一阶段训练：输入为频率f、d轴电压Vd、q轴电压Vq、d轴电流Id、q轴电流Iq，输出为控制信息CVpp、CVpn、CVnp、CVnn、CIpp、CIpn、CInp、CInn的幅值和相角；第二阶段训练：第一阶段训练出的控制器信息CVpn和CIpn的训练结果与频率f、d轴电压Vd、q轴电压Vq、d轴电流Id、q轴电流Iq共同作为第二阶段神经网络的输入，输出为序阻抗Zpp、Zpn、Znp、Znn的幅值和相角。本发明将控制信息引入到阻抗建模过程中，能够提高神经网络建模的准确性。