1、電力負荷模型對電力系統(tǒng)的規(guī)劃設計、運行和控制工作都有著深遠的影響。隨著電網(wǎng)的復雜程度變得越來越高，電力工作者們逐漸認識到了電力負荷建模對電網(wǎng)分析、運行及控制等工作的重要作用。然而負荷建模一直是電力工程界的一大難題，長期以來，粗糙的負荷模型嚴重制約了電力工業(yè)的發(fā)展。
　　本文深入研究了負荷建模理論，利用總體測辨法在四川電網(wǎng)進行了負荷建模工作。作者采用了改進時變自適應負荷模型（TVA模型），增加了相應的有功功率與無功功率動態(tài)補償環(huán)節(jié)，

2、獲得了良好的建模效果，驗證了改進TVA模型能夠提高負荷建模的辨識精度。
　　負荷建模不僅需要合適的模型結(jié)構(gòu)，也需要優(yōu)秀的參數(shù)辨識算法。作者基于國內(nèi)外對現(xiàn)代優(yōu)化算法的研究成果，對遺傳算法與粒子群算法在負荷參數(shù)辨識中的應用進行了深入的研究。首先對兩種優(yōu)化算法的機理進行了分析，指出了其優(yōu)缺點，最后提出了改進的優(yōu)化方法。應用改進優(yōu)化算法對實測負荷擾動數(shù)據(jù)進行了參數(shù)辨識，獲得了較好的效果。結(jié)合辨識效果與辨識速率，比較了兩種算法各自的特點，指