1、電力系統(tǒng)負荷建模是電力界公認的難題，受到國內外學者的廣泛關注。負荷模型對于電力系統(tǒng)數字仿真有重要影響，從而影響電力系統(tǒng)的規(guī)劃、設計、運行與控制。負荷模型研究至今，基本形成了兩條建模途徑，即基于元件的統(tǒng)計綜合法和基于量測的總體測辯法。從動態(tài)模型的結構來看，形成了機理式模型和輸入輸出(非機理)式模型兩大類。人工神經元網絡因其高度的非線性映射能力而被應用到負荷建模中來。本文以感應電動機模型為負荷原型構造負荷動態(tài)特性曲線，應用人工神經元網絡擬合

2、曲線，構造了兩個完整算例來闡明本文論點。 本文核心研究集中在以下兩個方面： 1)結合統(tǒng)計綜合法和總體測辯法的優(yōu)點，進行負荷模型的分類與綜合，給出了負荷分類的基本指導原則，將模式識別的方法應用于負荷模型的分類。 2)針對目前負荷模型無功電壓特性準確性不高的現狀，綜合考慮電力負荷的有功功率和無功功率，結合機理式模型和非機理模型的優(yōu)點，構建了功率耦合負荷模型。 仿真結果表明，分類與綜合是建立更加準確的負荷模型的