摘要：区别于传统按行业分类的需求侧负荷分析方法，利用自组织映射神经网络、K—means、模糊C均值、ID3决策树等数学工具构建了基于聚类、分类技术与决策树结构分析的负荷模式组合识别模型，并对上海电网需求侧负荷进行了特征指标计算、类别判断与挖掘、聚类评判、分类知识解释等综合分析。根据上海电网14个行业357个用户的日负荷数据集进行算例分析，指出了上海电网需求侧负荷类型、行业分布、关键指标等模式特点，验证了该模型的正确性、有效性与工程适用性。

关键词：上海电网 自组织映射网络 负荷模式 负荷特性 组合识别模型 

单位：上海市电力公司 上海市浦东新区200122 四川大学电气信息学院 四川省成都市610065