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随着电网规模日益扩大，电力负荷特性越来越多样化，精确的负荷特性分类对电力系统十分重要。基于自适应FCM和LVQ神经网络算法，提出了一种负荷特性分类方法，采用基于有效性指标函数FCM算法，产生最佳聚类数目；根据聚类结果选择最靠近每类中心的样本作为LVQ神经网络聚类的训练样本，训练学习矢量量化神经网络；通过训练好的神经网络实现对所有负荷特性样本的分类。算例分析表明是有效的和优越的。