1.一种电力系统次超同步振荡参数辨识方法，其特征在于，包括：通过宽频同步相量采集设备，获取电力系统中的电气量采样数据；根据所述电气量采样数据中包含的次超同步振荡信号，构建次超同步振荡信号数据模型，以基于所述次超同步振荡信号数据模型，确定各个振荡模式对应的振荡参数预测值；基于振荡参数实测值与所述振荡参数预测值的残差，构建非线性最小二乘目标函数和基于动态阻尼的参数更新函数，以通过所述非线性最小二乘目标函数和所述参数更新函数对所述次超同步振荡信号数据模型进行优化，当非线性最小二乘目标函数的输出迭代状态满足预设的迭代终止条件时，基于振荡参数优化后的次超同步振荡信号数据模型，得到所述电力系统的次超同步振荡参数辨识结果；所述次超同步振荡信号数据模型具体为： ；式中， 为基波幅值， 为基波频率， 为基波相位，N为振荡模式数， 为第i种振荡信号幅值， 为第i种振荡信号的衰减时间常数， 为第i种振荡信号的频率， 为第i种振荡信号的相位；所述参数更新函数具体为： ； ；式中， 为雅可比矩阵， 为动态阻尼因子， 为单位矩阵， 为参数更新向量， 为残差向量， 为更新后的振荡参数向量；所述动态阻尼因子的更新方式具体为：比较更新前与更新后的振荡参数向量，结合所述非线性最小二乘目标函数得到的函数输出绝对值；当更新后的振荡参数向量对应的第一函数输出绝对值大于更新前的振荡参数向量对应的第二函数输出绝对值时，则基于预设的第一倍数更新所述动态阻尼因子，当所述第一函数输出绝对值不大于所述第二函数输出绝对值时，则基于预设的第二倍数更新所述动态阻尼因子，其中，所述第一倍数大于1，所述第二倍数小于1且大于0。
2.根据权利要求1所述的一种电力系统次超同步振荡参数辨识方法，其特征在于，所述非线性最小二乘目标函数具体为： ；式中， 为目标函数， 为待求解的振荡参数向量， 为时间点 的实测信号值， 为所述次超同步振荡信号数据模型在时间点 的振荡参数预测值。
3.根据权利要求1所述的一种电力系统次超同步振荡参数辨识方法，其特征在于，所述基于所述次超同步振荡信号数据模型，计算各个振荡模式对应的振荡参数预测值包括：基于所述次超同步振荡信号数据模型和所述电气量采样数据，通过预设的深度学习神经网络捕获振荡信号的局部时频特征，以基于所述局部时频特征估算各个振荡模式对应的振荡参数预测值。
4.根据权利要求1所述的一种电力系统次超同步振荡参数辨识方法，其特征在于，所述得到所述电力系统的次超同步振荡参数辨识结果之后还包括：根据本次迭代计算得到的次超同步振荡参数辨识结果中的次同步振荡频率，更新下一次迭代计算的数据时窗参数。
5.一种电力系统次超同步振荡参数辨识装置，其特征在于，包括：数据采样单元，用于通过宽频同步相量采集设备，获取电力系统中的电气量采样数据；振荡参数初值确定单元，用于根据所述电气量采样数据中包含的次超同步振荡信号，构建次超同步振荡信号数据模型，以基于所述次超同步振荡信号数据模型，确定各个振荡模式对应的振荡参数预测值；振荡参数寻优单元，用于基于振荡参数实测值与所述振荡参数预测值的残差，构建非线性最小二乘目标函数和基于动态阻尼的参数更新函数，以通过所述非线性最小二乘目标函数和所述参数更新函数对所述次超同步振荡信号数据模型进行优化，当非线性最小二乘目标函数的输出迭代状态满足预设的迭代终止条件时，基于振荡参数优化后的次超同步振荡信号数据模型，得到所述电力系统的次超同步振荡参数辨识结果；所述次超同步振荡信号数据模型具体为： ；式中， 为基波幅值， 为基波频率， 为基波相位，N为振荡模式数， 为第i种振荡信号幅值， 为第i种振荡信号的衰减时间常数， 为第i种振荡信号的频率， 为第i种振荡信号的相位；所述参数更新函数具体为： ； ；式中， 为雅可比矩阵， 为动态阻尼因子， 为单位矩阵， 为参数更新向量， 为残差向量， 为更新后的振荡参数向量；所述动态阻尼因子的更新方式具体为：比较更新前与更新后的振荡参数向量，结合所述非线性最小二乘目标函数得到的函数输出绝对值；当更新后的振荡参数向量对应的第一函数输出绝对值大于更新前的振荡参数向量对应的第二函数输出绝对值时，则基于预设的第一倍数更新所述动态阻尼因子，当所述第一函数输出绝对值不大于所述第二函数输出绝对值时，则基于预设的第二倍数更新所述动态阻尼因子，其中，所述第一倍数大于1，所述第二倍数小于1且大于0。
6.一种电力系统次超同步振荡参数辨识终端，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储程序代码，所述程序代码与如权利要求1至4任意一项所述的电力系统次超同步振荡参数辨识方法相对应；所述处理器用于读取并执行所述程序代码，以实现所述电力系统次超同步振荡参数辨识方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中保存有程序代码，所述程序代码用于被处理器读取并执行，以实现如权利要求1至4任意一项所述的电力系统次超同步振荡参数辨识方法。
