随着我国电力工业市场化的不断发展,互联智能电网规模和复杂度不断提高,快速励磁技术的不断应用,重负荷、远距离功率传输成为现代智能电网的主要特点。系统动态过程的复杂化使得安全稳定问题日益突出。电力系统的安全运行受到系统潜在的区间弱阻尼振荡模式的巨大影响。因此,能够及时预警弱阻尼振荡模式,为调度人员提供数据基础,对保障现代智能电网的安全运行具有重大意义。本文以随机响应数据为基础,研究稳态随机信号激励下的电力系统小干扰稳定评估方法。具体研究内容如下:首先从谱密度角度对比分析了稳态信号与动态信号。利用发电机模型构造线性化的电力系统状态方程。从理论上,利用数学解析方法推导状态变量的时域与频域表达式。从数学角度证明了在随机响应下电力系统的机电振荡特征的存在性。为利用稳态随机信号识别系统机电振荡特征提供理论基础。其次由于自动频域分解法主要来源于峰值法与频域分解法的基本原理,因此对两种算法进行原理推导。在环境激励的条件下,将两种算法的辨识结果进行对比分析。频域分解法相对于峰值法辨识结果更加精确,但两种方法都存在局限性,为下一步新算法的改进提供理论基础。最后提出一种低频振荡参数辨识方法。在频域分解法算法的基本原理上,添加改进周期图法估计功率谱密度矩阵。同时加入自动峰值识别法,实现特征频率的自动识别。采用最小二乘法拟合求解阻尼比。理论上分析电力系统中蕴含非线性的有功数据。通过研究平滑先验法的基本原理,确定其正则化参数。综上制定出一套电力系统低频振荡在线辨识方案。将自动频域分解算法与小干扰稳定分析算法和随机子空间法进行对比分析。自动频域分解算法辨识结果较为精确,具有良好的鲁棒性,能及时发现电力系统的弱阻尼模式,为调度人员采取抑制措施提供稳定的数据平台基础。通过IEEE4机2区系统、IEEE16机5区系统算例表明所提方法的有效性及准确性。