随着我国经济的增长以及工业化进程的加快,对能源的可持续发展提出了更高的要求。我国拥有丰富的水电能源,水电机组装机容量约占到电力系统总装机容量的20%。截止2015年,我国水电机组总装机容量达到2.11亿千瓦,计划在2020年将装机容量提升到3.8亿千瓦。随着我国水电机组规模的不断扩大,其动态性能对于电力系统稳定性的影响也日趋明显。励磁控制系统作为水力发电机的一个重要组成部分,其控制性能将直接影响到水力发电机的运行特性。因此,结合水力发电机励磁控制系统的特点,进行参数辨识方法的研究具有重大意义。通过参数辨识方法获取水力发电机组励磁控制系统的实时运行参数,有助于对系统进行在线监测和状态评估工作,从而起到提高机组供电可靠性和运行安全稳定性的作用。本文针对励磁控制系统参数辨识问题,提出了基于时域分析的最小二乘辨识方法,通过引入广义递推方法,对算法进行优化,设计了基于广义递推最小二乘法的励磁控制系统线性环节参数辨识方法。传统的辨识方法不能辨识励磁控制系统的分线性环节参数,本文通过引入遗传算法,实现对励磁控制系统非线性环节参数的辨识。针对励磁控制系统数学模型的特点,对遗传算法中适应度判定函数、选择概率和遗传算子的进行改进,提高遗传算法的辨识精度,设计出具有通用性的励磁控制系统各环节参数辨识方法。并利用MATLAB/SIMULINK仿真软件对辨识方法进行仿真及试验,并以励磁控制系统状态评估性能指标作为判据,判断各种运行状态下参数辨识结果的准确性,证明了辨识模型能够准确的描述励磁控制系统的控制效果与动态性能,进一步验证通过参数辨识对励磁控制系统进行在线监测与状态评估的可行性。