现代电网的不断发展对可靠性和安全运行有更多更高的要求,电力系统仿真、故障诊断和运行分析的基础是准确的数学模型和参数,这些参数对电网安全运行有着重要意义,故快速准确获得可靠的电网模型参数是保证电力系统安全运行的基本问题。相量测量单元(PMU)为电力系统的安全稳定运行提供了一种关键的测量装置。PMU在电力系统发电机组的安全监控、合理调度、电网状态的监测与发电机动态过程的控制等方面起到了至关重要的作用。本文围绕同步发电机参数辨识这一课题展开,首先,阐述了同步发电机参数辨识的基本原理和参数辨识的基本流程。给出同步发电机的基本电压方程和磁链方程,以及几种实用模型。在可辨识性分析基础上选用同步发电机六阶模型进行参数辨识。然后,研究了基于PMU数据的同步发电机参数可辨识性问题,提出了一种基于主要海森方向法的同步发电机参数可辨识性分析算法。建立了同步发电机参数辨识目标函数,分析了参数辨识的可行性。基于PHD算法提出了参数可辨识分析方案,同时分析了识别关联性参数。其次,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,建立励磁电压模型模拟多种扰动下同步发电机的动态运行过程,用基于改进粒子群优化算法的六阶实用模型参数辨识方案对发电机模拟运行状态进行参数辨识,通过分析辨识结果验证了辨识方案的可行性和通用性。最后,以两家电厂发电机PMU实测数据为基础,使用基于改进粒子群优化算法进行参数辨识,通过分析辨识结果,验证了该方案的可行性和稳定性;然后再利用传统辨识方案进行参数辨识,通过对两种方案的参数辨识结果的比较分析,表明了基于改进粒子群优化算法参数辨识方案的优越性;并得出改进粒子群优化算法方案具有辨识目标函数较小、对同步发电机的动态描述更贴近于实际运行工况的结论。