风力发电技术是目前世界上发展最快的新能源发电技术之一,其在我国电网中所占比重显著升高。随着风电机组并网容量的不断增加以及互联电网的规模不断扩大,风电场并网对系统的影响将越来越大,其中风电场并网对电力系统低频振荡的影响分析和抑制措施受到广泛关注。同时由于新能源的接入和电网互联规模的扩大,系统的复杂性和非线性程度更加严重,因此需采用更加精确的电力系统低频振荡参数识别技术,以更好的研究风电等新能源的接入对系统低频振荡的影响。首先本文介绍了双馈型风力发电系统的数学模型,然后介绍了低频振荡产生机理和其分析方法,并针对Prony算法在低频振荡辨识时,对噪声敏感的问题,采用变分模态分解(VMD)结合Prony算法来进行低频振荡识别。VMD是新的自适应分解算法,先通过VMD对含噪声的低频振荡信号进行分解以得到各低频振荡模态分量,再进行重构,达到VMD滤波作用。再对滤波后的低频振荡信号进行Prony参数辨识。本文通过不同的算例来验证VMD结合Prony算法辨识精度要优于EMD结合Prony算法和直接使用Prony算法。接着本文对大规模风电场接入对电力系统低频振荡的影响进行了仿真分析,将双馈型风电机组(DFIG)接入到四机两区域系统中,分别研究DFIG不同出力、DFIG接入不同输送距离以及系统联络线传输功率的变化对系统低频振荡的影响。最后,本文针对并网的DFIG转子侧变换器控制系统,分别采用基于粒子群算法优化(PSO)的附加模糊阻尼控制器和附加传统模糊阻尼控制器来进行系统低频振荡的抑制,通过仿真对比验证了本文提出的基于粒子群算法优化的附加模糊阻尼控制器相比附加传统模糊阻尼控制器和无阻尼控制器时抑制系统低频振荡的效果更佳。