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提出了一种新的用于电力系统低频振荡模式识别的改进Prony算法。将待求振荡幅值作为权值，基于神经网络训练，避免了实际计算中矩阵病态导致不可逆，或通过矩阵求逆计算幅值和相位时精度不高的问题;克服了传统Prony算法抗干扰较差的问题。仿真结果表明，该改进算法能够有效地去除干扰，可靠、准确地识别主导模式，且计算量少。在振荡信号中含有噪声以及采样点数多采样率较高的情况，该算法具有较大的优势。因此在电力系统低频振荡的识别方面具有较大的应用价值。