低频振荡通常被归结为小扰动稳定问题，通过对方程组在平衡点线性化处理，获取线性化方程的机电相关特征根反映系统的振荡特性。振荡的主要特征信息包括振荡的模式、模态以及为振荡抑制提供的相关信息，如：参与因子、参数灵敏度等。线性化处理方式是对系统在平衡点附近的振荡特性的近似描述，忽略了系统中非自治、非线性因素以及扰动强度的影响。 在实际系统中，扰动总是以一定强度和形式存在，扰动的大小不仅取决于扰动本身，还取决于平衡点距稳定域边界的距离。时域仿真法在求取需要的时间响应曲线时，可以处理强时变和强非线性因素。将受扰轨迹用于低频振荡研究，可以计及非线性、非自治因素的影响，也可以反映扰动大小对振荡特性的影响。但目前在受扰轨迹中提取的振荡信息仍有限，值得深入研究。 多机系统中，为了消除系统频率波动带来的影响，一般采用相对运动轨迹输出。通常采用两机相对运动轨迹，单机相对角度中心（COA）轨迹或单机相对惯量中心（COI）轨迹。在多机系统中每条轨迹包含的振荡信息不尽相同，系统的主导振荡模式并不一定在所有轨迹中都占据主导位置。因此，对受扰轨迹进行振荡信息提取，需要选择合适的曲线反映系统的主导振荡模式。扩展等面积准则（EEAC）适用于任何复杂模型和场景，不但可以计算各种稳定性的裕度、参数灵敏度等，而且便于揭示稳定的机理。EEAC的分群、聚合和映射成单机无穷大（OMIB）系统的过程解决了主导振荡模式的识别、弱化其余模式以及提供用于振荡信息提取的轨迹这三个核心问题。 根据轨迹获取的振荡频率和阻尼信息称为轨迹特征根，对于平稳振荡信号，其振荡频率和阻尼在全时间尺度内保持不变，可以通过Prony算法获取时不变的轨迹特征根。把线性系统参与因子的概念拓展到受扰轨迹，利用轨迹特征根对机组机械阻尼灵敏度获取各机组对主导振荡的参与因子，可以解决传统轨迹分析方法不能求取参与因子的缺陷。 电力系统受扰轨迹通常包含时变和非线性因素的影响，具有一定的时变振荡特性。时变的振荡特性主要表现为振荡中心的时变性和振荡频率、阻尼的时变性。振荡中心的时变性表现为在振荡过程中，能量交换的界面在不同的摆次中发生变化，可以利用EEAC理论“摆次”稳定的概念进行分析。振荡频率和阻尼的时变性是指在不同时段内的轨迹特征根存在差异。一般采用轨迹窗口特征根进行描述，即把基于全时间尺度的信号采用加窗分拆为部分时间尺度的信号，通过窗口的滑动获取轨迹特征根反映系统的时变振荡特性。轨迹特征根概念为刻画系统振荡特性的细节提供了新的分析思路，有利于振荡机理的解释。窗口傅立叶脊和小波脊是获取轨迹特征根的重要数学工具。窗口傅立叶脊通过固定宽度的窗口在单一时间尺度内进行分析，利用窗口的滑动反映轨迹特征根的时变性。小波脊采用尺度变化的窗口在多个时间尺度中对信号进行分析，其同样采用窗口的滑动反映轨迹特征根的时变性。对低频信号采用大窗口，高频信号采用小窗口，可以适应信号频率大范围波动。文中讨论了窗口和频率分辨率大小对轨迹特征根精度的影响，指出较小的窗口有利于反映轨迹的时变振荡特性，但过小的窗口可能会造成被分析信号频率的丢失。较低的频率分辨率可以降低计算量，但会导致轨迹特征根计算精度的下降，需要在两者间取得平衡。 一般认为减少联络线的交换功率可以提高系统的阻尼，抑制低频振荡。对联络较为复杂的系统，系统的联络界面确定困难，并且在算例分析中发现，有时减少联络线功率反而会降低系统的阻尼。本文提出以减小OMIB主导映像在平衡点处的角度为目标，调整机组出力，提高系统的阻尼。在EEAC分群的基础上，把轨迹聚合后，在平衡点处角度超前的等值机群定义为领前群，滞后的定义为余下群。通过减少领前群的出力，增加余下群的出力，实现OMIB主导映像平衡点角度的减小。以OMIB主导映像角度减小为目标的另一优势是：可以反映同一群内，不同参与因子的机组出力调整对振荡抑制的影响。 仿真验证了以上方法的适用性，所得研究成果不仅具有理论上的意义，对实际工程同样具有指导意义。