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针对传统负荷模型不能有效地克服负荷建模中的非线性和不连续性等问题，提出了一种基于广义回归神经网络的负荷建模方法。利用广义回归神经网络具有的全局逼近和最佳逼近能力及网络稳健、快速收敛的优点，建立了新的电力系统综合负荷模型。并与两种改进的反向传播网路模型进行了比较，仿真实例证明了该模型对电力系统负荷模型辨识的有效性和准确性。