随着国民经济的持续发展,我国电能消耗量持续增长,电网规模不断扩大,电力系统稳定性问题更加复杂,分析和控制难度不断增加。其中,低频振荡问题在互联电力系统中屡有发生,对电力系统运行稳定性造成严重影响,已成为目前威胁互联电网安全和制约电网传输能力的关键问题。传统的低频振荡分析方法,基于电力系统结构模型,以小干扰稳定性理论分析振荡模式,或者以计及非线性高阶项交互影响的正规型方法和模态级数法分析振荡模式。这些方法的分析精度受制于模型阶数、参数准确性、未建模动态以及模式交互因素的影响,已无法满足现代大规模互联电力系统稳定性分析的要求。目前,随着WAMS (Wide-Area Measurement System, WAMS)系统在电网中的应用,基于测量信号的低频振荡分析方法成为研究重点。针对实测低频振荡信号,受扰轨迹真实反映了系统的动态过程,并且完全包含激振模式的特征信息。但是低频振荡信号是一种典型的非平稳信号,存在振幅随时间变化以及激振模式出现随机性等非平稳信号特点,传统低频振荡信号分析方法基于平稳信号假设模型,对低频振荡模式的非平稳特性参数辨识存在一定的局限性。基于此,本文研究HHT (Hilbert Huang Transform, HHT)方法分析低频振荡问题,围绕该方法应用中的主要理论和关键技术问题开展以下几方面的研究：1.研究基于测量信号的低频振荡分析方法。针对低频振荡实测信号的特点,对比研究改进Prony方法和HHT方法分析低频振荡信号的理论模型和算法过程,测试分析了Prony方法存在模型定阶、拟合精度以及非平稳参数辨识局限性问题。着重研究了HHT方法分析振荡信号及辨识振荡模式特征参数的方法,讨论振荡模式辨识的物理意义,测试验证了该方法的模式辨识结果具有较高的有效性和精度。2.讨论影响HHT方法分析低频振荡信号有效性和准确性的主要因素,研究提高HHT方法性能的关键技术和改进方法。针对现有HHT方法存在的端点效应、拟合误差、模式混叠和阻尼损失等问题,通过低通数字滤波技术、基于AR模型的端点延拓技术、B样条插值技术、筛分控制因子和复小波分析等改进技术,实现了一种改进的低频振荡信号分析算法,极大地提高了振荡模式特征参数辨识的精度。3.针对WAMS提供的实测信号,研究基于HHT方法的在线低频振荡模式分析技术。特别针对EMD (Empirical Mode Decomposition, EMD)过程的模式混叠和低频振荡信号的非平稳参数辨识问题,提出改进频率外差方法和自适应滑动窗口技术,解决了EMD分解中的间歇性和倍频模式混叠问题,同时确定出不同振荡模式的存在时间,并且实现了1s时间进制的近实时低频振荡信号在线分析算法。该算法能够在线自适应分析出系统低频振荡情况,辨识低频振荡模式参数准确度高、实时性强。4.讨论了基于模型的小干扰稳定性理论在判定振荡模式相关性方面的局限性。研究基于实测信号分析振荡模式相关性,从能量转换的角度建立一种基于HHT方法的贡献因子,量化定义了扰动与低频振荡模式和发电机状态变量之间的相关性关系。设计了基于HHT方法的贡献因子在线算法,通过实例验证了该方法分析与弱阻尼振荡模式和功率迫振模式相关的振荡源定位有效性,进一步完善了HHT方法分析低频振荡问题的理论体系,拓展了该方法的应用范围。