电力系统动态仿真模拟的准确性对电力系统安全运行、经济调度和稳定分析辅助决策有重要影响,国内外几次事故和试验均表明元件模型参数不准确是造成仿真结果和实际系统动态行为存在偏差的主要原因。针对上述问题,本文基于相量测量单元((phase measurement unit,PMU)PMU)的量测数据,对实测系统扰动的发电机模型验证和参数辨识方法展开研究。论文首先构建了发电机仿真模型,并引入混合动态仿真概念,在边界母线注入实测信息实现外网等值,结合几何相关系数和残差数值分析建立发电机模型有效性评估策略,在此基础上通过粗糙集属性约简和粒子群差分算法对模型进行参数辨识,并将参数辨识理论应用于实际案例验证分析。仿真和实测数据的差异分析是参数辨识的理论基础。针对传统电力软件信息隐藏、对象交互性差,难以调用内部封装参数进行辨识的问题,本文选用开源兼容性好的MATLAB平台,构建参数辨识模型。参照PSD-BPA稳定说明控制框图搭建云南某火电机组发电机模型。同时,编程调用实测数据,实现BPA参数的自动导入与PMU数据的预处理,并对电压相角调整计算和零界点插值失稳问题进一步深入研究,从而建立参数辨识差异分析仿真模块,为后文提供研究基础。外网等值技术的目标是在保证等值前后系统方程对应解一致或基本一致的前提下,简化系统模型方程,提高研究效率。传统等值方法依赖全网数据,而市场环境下获取全网准确数据极其困难和繁琐。本文采用混合动态仿真法,保留研究子系统,将实测电压模值和相角信号注入仿真子系统的边界母线,实现外部系统混合动态等值。并引入模型有效性评估理论,通过比对实测和仿真轨迹的拟合度来评估模型准确性,建立基于数值和形状相似度计算的发电机模型验证评估方法。最后对模型验证评价指标较低的发电机组进行参数辨识校正。通过粗糙集理论对摄动矩阵进行属性约简和依赖度计算,以减少待辨识参数个数,并通过粒子群差分算法对约简后的模型进行辨识。结合实际电厂模型辨识结果,证明了本文所提方法的可行性和正确性。