随着全球经济的快速增长、人口的急剧增加,电能在世界范围内的使用量也不断提高,从而使电网的负荷不断加重;与此同时,现代电力系统已经进入跨区域互联的大电网时期,远距离、大容量的输电线路广泛存在;这些都将诱发电力系统低频振荡。如果低频振荡不能很好的抑制,将引发一系列系统故障,从而导致大规模的停电、造成巨大的经济损失。近年来,电力系统低频振荡已经成为影响电网能否可靠、安全运行的关键问题之一。因此,如何快速有效实时地辨识出低频振荡的相关参数,并调节阻尼器来抑制低频振荡就显得尤为重要,尤其是在增强电力系统鲁棒性方面具有重要意义。本文基于低频振荡的负阻尼机理展开;建立了单机无穷大系统、多机系统的数学模型;并在此基础上对低频振荡进行了相应的分析。通过仿真来分析发电机励磁系统以及电力系统稳定器(PSS)对电力系统低频振荡的影响。对于电力系统低频振荡的分析,本文基于广域测量数据,提出采用改进的数学形态滤波器与改进的总体最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)相结合进行低频振荡的模态参数辨识。改进的数学形态滤波器可以有效地去除信号中的噪声、较好地保留信号的原有特征、提高了算法的抗干扰性;改进的TLS-ESPRIT在系统定阶方面具有计算简单、定阶准确度高且不易受主观因素影响等优势。通过数值仿真、IEEE4机2区域系统、EPRI-36节点系统仿真以及电网实际数据的仿真分析验证了本文算法在电力系统低频振荡模态辨识中的准确性与可行性。在PSS的优化配置方面,采用奇异值分解(SVD)的方法,来配置PSS的最佳安装地点;针对PSS参数整定问题,本文结合人工鱼群算法(AFSA)的全局搜索优点与细菌觅食优化(BFO)算法的局部搜索优点,形成AFSA-BFO的混合算法来进行PSS参数的整定。仿真结果验证了 PSS优化配置的合理性及PSS参数整定的有效性;适应性分析表明本文方法可以有效地提高系统的鲁棒性。