电力负荷是电力系统的重要组成部分。负荷模型对电力系统动态行为的定量分析如潮流计算、安全分析、电压稳定等的影响很大。在临界情况下,还有可能从根本上改变仿真分析得出的定性的结论。因此,电力负荷建模是电力系统一项重要的基础性研究,建立能够准确反映负荷特性的模型对电力系统分析与安全稳定运行至关重要。电力负荷具有成分时变性和复杂性的特点,而这一特点使其建模过程比较困难,传统的负荷模型具有固定的结构和参数,因此,当负荷成分变化时,模型很难准确的描述负荷特性。为了解决负荷建模的精确性和时变性问题,本文在电力负荷模型的建模理论与方法和交互式多模型算法等方面进行深入的分析和研究,并且采用交互式多模型算法进行负荷建模。通过对负荷特性进行分析,构建电力负荷模型集,负荷模型集中包含变电站的多个经典电力负荷模型,采用CLM模型作为负荷模型集中模型的基本结构。模型集中,每一个模型具有一个权重和相应的滤波器。构建电力负荷模型的交互机制,设定各个模型之间存在马尔科夫概率转移,利用马尔科夫转移矩阵进行各个模型之间交互运算。考虑到当变电站的特性变化情况十分复杂时,如果模型集的模型不能覆盖其全部特性,那么所建立的模型的误差将会比较大；如果模型集中模型考虑其全部特性,则模型的个数又太多使得计算量增加,同时可能造成模型的竞争使得误差变大。因此,本文根据模型集中各子模型的归一化新息加权平方和构建负荷模型的遴选机制,在整体负荷模型集中筛选出最优模型集；最优模型集中的模型进行交互运算。由于负荷模型是非线性模型,基于模型的动态方程构建扩展卡尔曼滤波器,采用扩展卡尔曼滤波器对模型的状态变量递推求解；通过计算最优模型集中的子模型的似然函数来调整模型的权重；对最优模型集中的各个模型的功率结果加权求和获得最终的输出。考虑到负荷模型集的结构过于复杂,本文基于模型的CLM结构建立了负荷模型融合机制,利用此机制将最优模型集的多个模型融合为一个时变综合负荷模型来描述变电站的整体负荷特性。模型的结构中包含一个静负荷和多个动态负荷,其部分参数可以进行相应的调整。最后,通过PSCAD/EMTDC搭建负荷仿真平台获得仿真数据,通过MATLAB程序构建本文所提的负荷模型。仿真结果验证了所构建模型的有效性。