摘要：由于传统的线性化方法存在难以有效辨识次同步振荡模态参数的问题，该文提出一种基于改进入侵杂草优化IIWO（improved invasive weed optimization）的阻尼正弦原子分解算法。该方法首先构造过完备阻尼正弦原子库，引入混沌序列初始化的多种群策略、预筛选机制、以及随机变异的扩散机制对入侵杂草优化IWO（invasire weed optimization）算法进行改进，利用改进得到的IIWO算法对传统的匹配追踪算法MP（matching pursuit）进行优化，以降低其搜索的时间复杂度。依据优化后的MP算法对信号进行阻尼正弦原子分解，搜索到最佳阻尼正弦原子后将其转换为次同步振荡模态参数，并与Prony的辨识结果进行了对比。仿真算例结果表明，经IIWO优化的阻尼正弦原子分解算法辨识精度较高，且具有良好的时频特性。

关键词：电力系统 次同步振荡 模态辨识 阻尼正弦原子分解 改进入侵杂草优化算法 

单位：三峡大学电气与新能源学院 宜昌443000