摘要：电力市场运行状态识别对防范市场风险具有重要意义。该文在借鉴Dyliacco关于电力系统状态划分成果基础上，简析了电力市场运行状态划分方法，提出判断市场状态的关键性特征指标。由于指标的大量性和复杂性，采用决策树方法进行市场状态识别。通过实例集的学习训练，采用基于信息熵的算法，形成可学习和判断未知市场状态的决策树模型。对2000年美国加州进行分析计算，结果符合实际情况，验证了该方法对市场状态识别和预警的有效性。

关键词：电力市场 运行状态 决策树 状态识别 

单位：清华大学电机系电力系统国家重点实验室; 北京市海淀区100084; 香港大学电机电子工程系; 中国香港特别行政区