电力系统安全供电对于国民经济和社会文明至关重要。稳定性是电力系统安全运行的关键,而低频振荡是影响电力系统的安全稳定运行的重要因素。随着电力系统互联输电规模的不断扩大,低频振荡问题日益凸显,严重时甚至会导致整个电力系统的崩溃。因此,研究一种能较好处理含各种振荡特征低频振荡信号的辨识算法具有重要意义。Prony算法是电力系统低频振荡分析的常用算法和重要解决手段,作为一种模态参数辨识的时域方法来分析实测振荡数据,可以求出系统的频率、衰减因子、振幅和相位。在分析传统Prony算法基本原理的基础上,给出了影响该算法辨识精度的主要参数的选择策略。考虑到该算法对低频振荡模式中含有衰减较快的分量分析非常困难,容易丢失衰减较快分量的问题,提出一种改进的快速衰减信号提取方法-Prony分段分析法。该方法把采样时间划分成两个时段,首先分析第二时段求慢速衰减分量,然后分析第一时段求快速衰减分量。算例验证了该算法可以准确提取低频振荡模式中的快速衰减分量,同时也使得慢速衰减分量更加准确,能够较好地辨识低频振荡信号。从分析的角度,对提出的改进算法即基于Givens变换的分段分析法的误差进行探讨。首先阐述了误差的来源和分类,接着对Givens变换的误差进行了详细分析,然后结合算例,对比了基于Givens变换的分段法和基于法方程形式的分段法提取模态信息的误差大小,比较结果表明基于Givens变换的分段分析法辨识的模态信息误差较小,精度较高,是一种较好的数值算法。