随着互联电网规模不断扩大、电力需求快速增长以及太阳能、风能等新能源并网,电网已逐渐迈入大电网、特高压、大机组的综合大电网时代。电网互联,电力系统结构日趋复杂,电网数据共享更加困难,电力系统运行状态越来越接近极限水平。与此同时,随着广域量测系统的快速发展及其在电力系统中的广泛应用,基于量测数据和戴维南等值的电压在线稳定分析和控制受到了各国学者的关注。戴维南等值算法是电网电压稳定在线分析核心算法之一,利用戴维南等值模型简化复杂网络,快速准确辨识戴维南等值参数是实现电网电压在线安全稳定评估的基础。本文以海洋微电网和陆地输电网为研究对象,考虑海洋微电网与传统多区域互联电网的共同特性以及海洋这一特殊环境对微电网的影响,使用戴维南等值建模,并基于等值模型精确辨识等值参数,从而实现电力系统电压稳定在线分析与监测,保证电网的安全稳定运行。本文的具体研究内容如下:（1）介绍了戴维南等值的研究背景及意义,阐述了其在实际电力系统中的应用领域,总结了国内外等值参数辨识的研究现状,以及本课题的主要任务。（2）分析了目前戴维南等值参数辨识中存在的问题,对三种常见的戴维南等值参数辨识方法进行了详细叙述与讨论。采用初值选择理论解决了算法的初值依赖性问题,并提高了算法的稳定性与精确度。（3）基于海洋微电网的基本结构和特殊性,考虑其与传统陆地电网的区别以及海洋电力系统综合建模要求,使用戴维南等值对海洋微电网进行建模简化;假设在采样时间内,海洋微电网变化不大,基于协方差理论对其等值阻抗和等值电源进行理论推导,最后利用主微网耦合点处的潮流量测数据实现等值参数的求取。为验证本文方法,选择某实际海洋电力系统模型,编写参数辨识、潮流算例,并与传统方法进行比较。（4）针对量测数据中的粗差、不良杠杆量测对参数辨识的影响以及参数实时跟踪问题,提出基于可变遗忘因子、投影统计等算法的戴维南等值参数代价函数,使用递推最小二乘法进行函数求解。该算法通过正则化技术解决函数求解中病态矩阵求逆问题,采用Huber-M估计和投影统计抑制量测离群值、不良杠杆量测对参数估计的影响,使用可变遗忘因子实现对等值系统的实时跟踪。选择标准IEEE30和IEEE39节点系统进行测试,并与传统方法及常用方法做对比,验证了本文方法的准确性和有效性。理论分析和仿真结果表明,本文使用戴维南等值对海洋微电网群进行综合建模,有效的简化了电力网络,实现了即插即用的功能。在提高等值参数辨识精度方面,基于可变遗忘因子和投影统计的Huber-M估计戴维南等值参数辨识方法能消除量测离群值、不良杠杆量测值的影响,表现了更强的鲁棒性和实时跟踪能力。