随着我国电力系统的快速发展,以电力系统低频振荡为代表的小干扰问题对电网的稳定运行提出了更大的挑战。论文在分析低频振荡产生原因的基础上,提出小波降噪与Prony算法相结合的分析方法,对低频振荡的模式进行有效辨识,利用改进的引力搜索算法(GSA)对电力系统稳定器(PSS)进行参数优化配置,起到更好的抑制作用。利用Prony算法进行低频振荡的模式辨识需进行一定的降噪处理,由于小波变换良好的时频局部分析能力和多分辨能力,选择最优小波基将原始信号分解成低频近似分量和高频细节分量,对于分解的小波系数进行软阈值处理,最后对信号进行重构,可以起到良好降噪作用。降噪后的过滤信号采用Prony算法进行模式分析,Prony算法利用衰减指数函数的线性组合来拟合等间隔采样数据,通过预设相应的采样频率、时间长度、有效阶数以及主导模式等参数可以求解低频振荡信号的幅值、相位、频率、衰减因子等信息,Prony算法是利用线性方程组来求解非线性问题,通过仿真验证起到了很好的模态识别效果。Prony算法与小波降噪方法结合可以有效的对低频振荡的振荡模式进行识别,进而确定振荡强相关机组,为PSS位置安装提供依据。在低频振荡模式分辨的基础上,引力搜索算法由于其全新的搜索机制被大量使用。论文对引力搜索算法的优化理论进行研究,基本引力搜索算法由于采用元启发式搜索方式导致收敛速度较慢,同时容易陷入局部最优,因此论文从基于权值的引力搜索策略、引力常数的自适应策略、基于黑洞捕获策略三个角度对基本引力搜索算法进行改进和优化,使算法迭代前期更加突出广泛的搜索能力,算法后期局部开发能力更强,能够更好处理探索和开发的矛盾,提高算法的收敛速度、精确度及整体性能。最后搭建四机两区系统和10机39节点系统进行仿真验证,将改进的GSA算法与基本GSA算法应用到多机电力系统PSS参数的优化设计中进行比较,为了确保算法的适应性和鲁棒性,采用不同的运行方式进行仿真验证,仿真结果表明小波降噪与Prony算法结合可以有效进行振荡参数识别,改进GSA算法对PSS的参数配置可以更好的改善系统动态性能,起到更好的低频振荡抑制作用。