随着电网互联规模的不断扩大,互联电网在改善环境、保障电力供应、促进清洁能源发展等方面发挥着积极的作用,然而,超低频振荡、低频振荡及次同步振荡等各类功率振荡事故,对电力系统安全稳定运行的威胁也不断扩大。准确的振荡参数辨识,是抑制电力系统功率振荡的基础和前提,具有重要的研究意义。目前常用的Prony算法,可以直接计算振荡参数,对于理想的功率振荡信号有较好的拟合效果。但是PMU获取的功率振荡数据,会含有一定程度的噪声,降低Prony算法对振荡参数辨识的准确度。因此本文基于数字滤波器和小波变换,设计应用于PMU功率振荡数据的滤波器,从而提高Prony算法对振荡参数辨识的准确度。首先,基于电力系统的小扰动,推导了低频振荡信号的数学模型,论证了Prony算法的适用性;针对PMU功率振荡数据中的异常数据与直流分量,设计了预处理过程;由于Prony算法较差的抗噪性,对于预处理无法消除的高斯白噪声,设计了Butterworth低通滤波器,给出了幅值和相位的补偿方法,并在20dB的信噪比下验证了滤波器效果。其次,为解决振荡参数突变时,Prony算法的适用性问题,引入小波变换,辨识振荡参数的突变位置,从而对PMU低频振荡数据进行分段;由小波变换引出的多尺度分析,结合功率振荡信号和高斯白噪声不同的特性,可以设计小波变换滤波器,针对三种不同的滤波方案,分别在一定的信噪比和合适的滤波参数下进行了验证。最后,将Butterworth低通滤波器和小波变换滤波器引入次同步和超低频振荡,由于次同步振荡的频带较宽,因此使用了Butterworth带通滤波器,并同时修正了幅值和相位的补偿公式,在小波变换滤波器中,滤波参数也分别进行了修正。另外,低频振荡参数辨识低通滤波器、小波变换对振荡参数突变位置的辨识、低频振荡参数辨识小波变换滤波器,三种算法均已在软件中编程实现并给出了算例。