1.一种基于随机响应信号的电力系统低频振荡模式在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：采集一段滤波后的电力系统的同步量测单元所记录的m台发电机角速度的L个量测信号x＝[x1 x2 … xm]，其中xi＝[xi(1) xi(2) … xi(L)]Τi＝1,2,…,m；

步骤B：将所采集的电力系统随机响应信号作去均值处理，得到长度为L的随机响应信号序列△x＝[△x1 △x2 … △xm]；

步骤C：将随机响应信号序列△x输入到基于自然激励技术的信号处理模块，提取电力系统自由振荡信号序列△y＝[△y1 △y2 … △ym]；

步骤D：将自由振荡信号作为多参考点复指数法方法的输入，对自由振荡信号进行模式辨识，得到低频振荡模式的频率和阻尼比；

所述步骤C利用自然激励技术处理随机响应信号得到自由振荡信号具体包括：C1：选定参考点j，按照下式计算量测点i的响应△xi(t)和参考点j的响应△xj(t)t＝1,

2,…,L之间的互功率谱密度S(ω,i,j)其中， 表示△xi(t)的傅里叶变换的共轭，即 △xjt(ω)表示△xj(t)的傅里叶变换；

C2：按照下式对互功率谱密度进行傅里叶逆变换得到△xi(t)、△xj(t)互相关函数Rij(τ)C3：对量测点i和参考的j之间的互相关函数Rij(τ)按照时间间隔△t采样，并作为系统的自由振荡信号序列△y＝[△y1 △y2 … △ym]，其中△yi＝[Rij(0) Rij(1) … Rij(L)]Rij(k)＝Rij(k△t)，k＝0,1,…,L所述步骤D将所述自由振荡信号作为多参考点复指数法的输入，对自由振荡信号进行模式辨识，得到低频振荡模式的频率和阻尼比具体包括：D1：利用自由振荡信号构造扩展Hankel矩阵H；

利用步骤C中所述自由振荡信号△y中的数据构造扩展Hankel矩阵H其中，p为信号模型的阶数；

D2：利用奇异值分解法计算信号模型的阶数p；

D3：由△yi构造Hankel矩阵H，H满足多变量自回归过程，按下式建立线性矩阵方程，并利用最小二乘法求解系数矩阵其中， B(1)至B(P)均为列向量，表示B矩阵中的元素，R＝[△y(p) △y(p+1) … △y(p+r-1)]m×r；

D4：按下式特征值方程建立多项式矩阵，求解广义特征值矩阵U′和广义右特征向量矩阵U′＝-U， 其中，U表示是系统真实的特征值矩阵，Φ是系统真实的右特征向量矩阵，包含振荡模态信息；

D5：按下式计算系统真实特征值矩阵和右特征向量矩阵，即振荡模态:U＝eΛ△t＝-U′

D6：计算振荡频率fi和阻尼比ζi；

记ui为U的第i列元素， 对第i阶模态有并得到振荡模式的频率和阻尼比为