电力负荷是电力系统的重要组成部分，其建模工作已经引起了广大电力工作者的广泛重视。大量研究结果表明，负荷模型对暂态稳定、电压稳定、功角稳定的计算结果都有较大影响，粗略的负荷模型会得到过分乐观或者过分保守的结果，从而影响电网运行的安全性、稳定性与经济性。本文对基于暂态电能质量监测数据的负荷建模方法进行研究，首先研究负荷单样本建模，对暂态电能质量监测数据进行预处理和筛选，提出了基于遗传算法的模型参数辨识策略，搭建了以江苏省电能质量监测系统为依托的负荷建模平台。然后考虑了负荷的时变性，在负荷动特性分类的基础上，建立负荷综合模型。最后考虑到未安装监测设备的变电站，研究了负荷模型的拓展方法。整个研究层层递进、逐步深入，本文研究的主要内容如下:　　分析了利用暂态电能质量监测数据进行负荷建模的可行性，基于暂态电能质量监测数据的特点，提出了监测数据的预处理方法和一种基于灵敏度分析的数据筛选方法。对不同的负荷模型结构和模型参数辨识方法进行比较，提出一种基于遗传算法的单样本建模方法。实际建模结果表明该模型能够很好地表现负荷的动态特性，具有良好的泛化能力。在理论分析的基础上，搭建了基于暂态电能质量监测数据的负荷建模平台，并将其嵌入江苏电能质量管理平台中，为电力系统仿真提供了数据支持。　　考虑负荷的时变性，建立能够涵盖不同时间段的负荷综合模型。选定能够反映负荷动特性的分类特征向量，利用模糊c均值聚类法对负荷进行分类。对分类结果的进一步分析得知实测电压、功率曲线之间的距离和形状亦可以作为分类的特征向量。在负荷分类的基础上，将信息扩散理论引入负荷综合建模中，通过估计模型参数的概率分布来得到综合负荷模型参数。建模结果表明该方法能够在一定程度上解决负荷的时变性问题。　　针对未安装监测装置的变电站的建模问题，提出一种基于相关因素映射的负荷模型拓展方法。将负荷特性的相关因素映射到一个值域上，通过比较这些映射来衡量不同变电站的相似度。将安装监测装置的变电站随机分成两组，对其中一组变电站的负荷模型进行虚拟预测，利用遗传算法修正相关因素的映射。根据修正后的映射估计未安装检测装置的变电站的负荷模型。对该算法在Matlab环境下进行仿真验证，最终得到了令人满意的效果。