随着电网的快速发展,电源构成多元化、网架结构复杂化、负荷成分多样化,电网安全稳定运行压力逐渐增大,对仿真模型准确性的要求越来越高,其中负荷模型尤其是动态负荷模型的选取,对系统稳定计算结果的可信度具有重要影响。感应电动机负荷是动态负荷中最重要的成分,电力系统也存在大量参数各异的感应电动机负荷。然而,感应电动机的类型不清晰,其模型参数的分布不明朗。对此,本文通过文献调研收集、整理了224台电动机负荷模型参数,并以此为基础深入分析了感应电动机的类型及典型参数,并将其用于负荷模型参数辨识。本文主要从感应电动机模型参数调研、感应电动机典型参数分析和综合负荷模型参数辨识等三个方面展开研究。感应电动机模型参数调研方面,基于文献调研获得了224台电动机的负荷模型参数。针对参数集中机械转矩系数和初始滑差大量缺失的问题,分别提出K最近邻算法的转矩系数填补方法,以及基于负载率或临界滑差的初始滑差估计方法,取得了良好的填补效果,为后续的典型参数分析奠定了坚实可靠的数据基础。感应电动机典型参数分析方面,基于224组填补完整的电动机参数,考虑不同电动机暂态响应存在的差异,以仿真所得的电动机暂态功率曲线为聚类依据,采用K均值算法,获得了7类暂态特征各异的电动机,分析了7类电动机的参数分布特征,提取了7类有效的典型参数值。所得的7类典型参数值补充了IEEE和国家电网有限公司推荐的电动机参数集,为感应电动机负荷模型的典型参数取值提供了参考依据。综合负荷模型参数辨识方面,基于轨迹灵敏度法分析了综合负荷模型动态响应对模型参数的灵敏度,以此为依据确定出重点辨识参数;基于实测故障录波数据,采用了兼具遗传算法与蚁群算法优点的遗传蚁群混合优化算法,以7类典型参数值为待求参数的初始值,进行了负荷模型参数辨识,提高了参数辨识准确度,为更精准地电网稳定分析计算提供了支撑。