随着电网互联规模不断扩大,电力负荷日益增加,区域间功率振荡已成为限制区域间输电能力,威胁电网安全稳定运行的重要因素之一。准确地识别出电力系统振荡模式对电网在线安全评估和稳定控制具有非常重要的意义。同时,为了能够实现对受到扰动后的大型电力系统进行动态稳定分析,需要对大型系统的进行分解,等值解耦为多个子系统后再进行进一步的分析。而同调机群法是对系统进行有效解耦的方法之一。本文在WAMS的基础上,应用一种新的时空分解方法系统地追踪大型电力系统的主导振荡模式、辨识振荡系统的同调机群。首先,采用最小二乘支持向量机(least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)对连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)对中的边缘效应问题进行处理,准确计算时间窗口两端的小波系数,保证了该问题不影响到本文提出的RCWT的计算。其次,提出递归连续小波变换(Recursive Continuous Wavelet Transform,RCWT)对由PMU检索到的量测数据进行辨识得到包括振荡频率和阻尼比主导振荡模式。此外,通过整合各主导振荡模式的小波系数得到重构小波系数,将重构小波系数用于互相关系数(Cross-Correlation Coefficient,C3s)的计算辨识得到振荡系统的同调机群。将本文所提方法分别应用于IEEE 68节点系统仿真数据和南方电网实测数据中进行计算,计算结果验证了本文所提方法的有效性及实用性。