结合负荷模型在电力系统仿真中的实际应用环境和当前负荷建模工作存在的模型复杂、参数众多等问题,本文综合运用系统辨识理论、高等数学和计算机技术等相关理论和技术,围绕配电网集结等效的综合负荷模型的结构、参数灵敏度、参数灵敏度之间的相关性及模型参数优化辨识等方面展开了一系列详细的分析与研究,具体工作和成果主要有以下几个方面:1.阐述了负荷建模研究的意义、发展过程和研究现状及当前面临的主要问题和挑战。详细介绍了负荷模型的类型与结构、负荷模型在国内外的应用和总体测辨法等电力系统负荷建模相关的理论。2.基于当前电力系统仿真对综合负荷模型全面性和准确性的需求,本文以配电网集结等效的综合负荷模型为仿真分析的基础,首先详细介绍了该综合负荷模型的结构及初始稳态条件;在此基础上,应用灵敏度函数对综合负荷模型中涉及到的感应电动机模型参数、静态负荷模型参数、无功补偿模型参数、配电网参数和感应电动机比例系数分别进行了详细的解析灵敏度分析。3.综合考虑负荷模型参数对系统动态响应的影响和参数之间的动态关联,提出一种基于参数灵敏度与相关性分析的综合负荷模型参数优化辨识策略:以Hessia n矩阵特征值表征灵敏度,Pearson相关系数反映各参数一阶灵敏度之间的线性相关程度,在Levenberg-Marquardt(LM)和改进遗传算法形成的混合算法的基础上,固定灵敏度小的参数、按比例简化辨识线性相关的参数,并通过实测数据仿真分析验证了该辨识策略的有效性。本文建立的基于灵敏度和相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略,在一定程度上缓解了长期以来负荷建模粗糙的选取“典型参数”与待辨识参数过多两者之间的矛盾,具有一定的工程实用价值和应用前景。