电力负荷作为现代电力系统的重要组成部分,在系统的整体设计分析、调度运行控制中都起着关键作用。电力部门作出的各类精准决策均依托于以各类电气元件数学模型为基础的数字仿真计算,故其模型精确程度将会直接影响到电力系统的仿真计算结果和以之为基础而产生的决策方案准确性。因此,与电力负荷特性建模和模型参数辨识相关的课题研究受到了国内外电力行业专家学者的广泛关注。本文基于变电站实测负荷数据,开展了实际配电网的综合负荷特性建模研究与算例分析,论述了取得的实践成果。结合国网公司某科研部门的实际项目课题,从传统的统计综合法负荷建模原理出发,根据与综合负荷静态建模方法及模型特性参数辨识算法相关的系统化理论,从典型用电设备平均特性的确定、行业的类别划分与其典型用户的选取、基于典型日负荷特性曲线的行业负荷构成分析等三个方面来展开实际配电网的综合负荷静态特性建模工作。依据实际电力系统的数据测量与电气实验室的模拟测试,得到了典型负荷设备的平均电气特性IEEE计算推荐值;再通过电力部门提供的行业典型用户的负荷数据资料,利用统计综合法来确定适用于各行业分季节的综合负荷静态模型的特性参数;电力负荷具有时变性,通过研究不同季节的典型日负荷特点,根据变电站的典型日负荷曲线来分析其分行业的负荷构成类型及比例,最终建立起由变电站供电的实际配电网综合负荷特性模型;为证明上述建立的电力负荷静态模型的有效性,提出了基于可变遗忘因子RLS估计算法的负荷参数辨识方法,依据实测负荷数据来进行建模实践与算例分析,验证了所建立的综合负荷特性模型与可变遗忘因子RLS参数辨识算法是可行且可靠的。