电力系统非线性辨识是电力系统分析与控制领域的重要研究课题，主要针对电力系统中存在的非线性动态特性进行建模与参数估计。随着电力系统规模的扩大和可再生能源的大规模接入，系统运行工况日益复杂，传统的线性模型已难以准确描述实际动态行为。非线性辨识的核心目标是通过输入输出数据建立能反映系统真实特性的数学模型，常用的方法包括：1.基于Volterra级数的非线性描述2.神经网络建模方法3.支持向量机等机器学习技术4.非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型该技术在以下方面具有重要应用价值：-提高电力系统动态仿真精度-增强稳定分析与控制效果-改善故障诊断与状态估计-优化新能源并网控制策略当前研究热点集中在多时间尺度非线性耦合特性的辨识、数据驱动与物理模型融合方法，以及考虑不确定性的鲁棒辨识算法等方面。随着智能电网发展，非线性辨识技术将在电力系统智能化进程中发挥更重要作用。
