电力系统的安全稳定运行是保证国民经济稳定繁荣的重要前提条件。随着互联电网规模的扩大和电力设备的增加,电网中由于负阻尼、强迫振荡、非线性等因素引起的低频振荡已经成为威胁电网稳定运行,影响供电质量的重要原因。低频振荡信号的参数辨识已经成为了现代电力科学研究中具有重要意义的基础性问题,为抑制和消除低频振荡信号对互联电网的影响,需要对电力系统中低频振荡信号参数(频率或幅值等)的在线辨识方法进行进一步研究。本学位论文针对电力系统中低频振荡信号的参数辨识问题,进行了相关的研究。主要包括以下内容:首先,介绍了论文选题的研究背景和实际意义,简要给出近年来国内外低频振荡现象危害电力系统稳定运行的实例,接着介绍了低频振荡的发生机制和国内外对于电力系统低频振荡信号领域相对成熟的辨识方法。随后给出了本文所研究的低频振荡模型以及需要达到的辨识目标,简要介绍了几种常用的参数辨识方法并简要分析其特点。其次,在自适应内模识别算法的基础上进行了改进,提出了一种基于三维动态系统的鲁棒自适应算法,用于实现频率未知的周期扰动信号的频率、幅度等未知参数的识别。通过时间尺度变化、变量代换、慢积分流形、平均化方法、李雅普诺夫稳定性定理以及马蒂厄方程理论对动态系统的渐近性收敛条件依次进行了分析。接着对算法结果进行了仿真分析,并与原先的算法进行比较,证明了新算法的优越性。最后研究了基于四阶龙格—库塔方法的离散化算法,并通过编写m文件程序完成了离散化算法的实现,以便后续在实际工程中的调试和应用。接着,本文给出了基于上述改进算法的检测装置设计,信号源部分通过TMS320C5517对FPGA进行配置及通信,再使用DDS技术通过寻址存储器中的波形查找表生成所需波形。信号处理部分使用八通道采样的AD7606采样芯片对所辨识信号进行采集,使用TMS320F28335对采集的信号进行离散化计算和处理,并使用DAC8552进行DA转换和波形结果输出。依次给出了上述各部分的硬件设计,包括信号源部分配置电路、信号源输出电路、DSP电源电路、AD采集电路、DAC转换输出电路、通信模块电路等,并且给出对应的软件设计以及相关流程图,为电力系统中未知频率低频振荡信号的辨识提供了一定的工程应用基础。最后,对全文进行了总结,并未来需要进一步研究的内容进行了展望。