近年来,在以风电为代表的可再生能源发电技术在我国得到迅猛发展的同时,也引起了一系列并网安全性与稳定性的问题,其中SSO(Sub-Synchronous Oscillation,次同步振荡)便是所面临的威胁之一。与以往发生在双馈风电机组的传统SSO不同,目前在不含串补的DDPMSG(Direct-Drive Permanent Magnet Synchronous Wind Turbine Generator,直驱风电机组)也出现了严重的SSO现象。基于此,本文从以下三个方面对发生在DDPMSG的SSO问题展开研究:(1)建立了详细的DDPMSG数学模型,主要包括风力机模型、轴系模型、浆距角控制系统模型、PMSG(Permanent Magnet Synchronous Generator,永磁同步电机)、GSC(Grid-Side Converter,网侧变换器)控制模型、MSC(Machine-Side Converter,机侧变换器)控制模型、直流环节数学模型等。(2)对系统数学模型进行线性化处理,求解出系统的状态矩阵及特征值,然后将同伦函数引入到状态变量与特征值对应关系的寻找当中,对系统振荡模态特征值对应的状态变量进行辨识。在此基础上进一步分析状态变量对应的参数对系统振荡模态特征值的影响。(3)建立了引入SSDC(Sub-Synchronous Oscillation Damping Controller,次同步阻尼控制器)后的DDPMSG完整数学模型,在此基础上,以振荡模态特征值实部和阻尼比为目标函数,建立了SSDC参数多目标优化模型。针对NSGA-II(Improved Nondominated Sorting Genetic Algorithm,带精英策略的非支配排序遗传算法)在参数优化时种群多样性较差的问题,对其选择策略进行了改进,然后将改进后的NSGA-Ⅱ算法引入到SSDC参数优化设计中,并利用空间评价方法对解集进行评价。特征值分析和时域仿真结果表明:利用同伦函数代替参与因子法可以直观且准确地辨识出与DDPMSG的振荡模态特征值对应的状态变量为GSC控制环节上的中间变量,进一步分析可知,与振荡模态特征值强相关的为GSC上PI控制器参数;改进后的NSGA-II算法性能更加优良,所获得的Pareto最优解分布更加均匀;利用改进NSGA-II算法优化设计得到的SSDC对发生在DDPMSG的SSO抑制具有显著效果。