在当今智能电网背景下,负荷分类是电网系统规划、需求侧管理、负荷预测等工作的重要基础。针对由噪声、带有异常值数据导致负荷分类存在精确性不足的问题,本文利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)具有不规则数据处理、降低噪声、特征提取等优点,将其引入负荷数据分类分析,以提升用户分类的有效性和精确性,为特性分析、负荷预测、调度等工作奠定理论基础。本文的主要工作体现在:(1)分析电力负荷的特点,综述了负荷分类方法和研究现状。(2)研究了变分模态分解算法相关理论,通过仿真分析其对混合信号分离、噪声鲁棒性的处理能力,揭示了VMD的优越性。通过与经验模态分解对比分析,发现VMD对信号分解更有优势,进而验证变模态分解算法在负荷分类分析中的可行性。(3)针对k-means聚类结果精确性较低的问题,提出基于VMD和k-means的负荷分类方法。将原始数据进行VMD分解,并得到1、2模态的k-means聚类结果。通过与原负荷数据直接进行k-means聚类的结果进行对比,实现对负荷分类更精确分类。验证所提方法的有效性。(4)针对电力负荷数据维度高及样本特性不够显化的问题,提出基于变分模态分解和奇异值能量差分谱的电力负荷分类方法。基于VMD、奇异值分解、能量差分谱,将负荷曲线转换为能量谱曲线,降低数据维度,减少分析难度。通过算例分析验证了所提方法的有效性。(5)针对数据特性不够显化导致其聚类精准度低的问题,提出基于VMD和FCM的电力负荷分类方法。利用VMD提取负荷特征,将负荷曲线转化为多个本征模态曲线,并通过数据重构得到特征显化的合成曲线,以此提高FCM聚类函数收敛速度和聚类精准度。通过算例分析验证了所提方法的有效性。