电力系统负荷聚合方法研究是电力系统规划和运行中的重要课题。随着可再生能源的大规模接入和电力市场的不断发展，电力系统负荷特性日益复杂，传统的负荷预测和调度方法面临新的挑战。负荷聚合方法通过将分散、多样的电力负荷进行分类、整合和建模，能够有效提高负荷预测的准确性，优化电力系统的调度运行，并为需求侧管理提供技术支持。该研究主要关注负荷聚合的理论基础、建模方法、优化算法以及在实际电力系统中的应用。具体包括负荷特性分析、负荷聚类算法、聚合模型构建、不确定性处理等方面。通过负荷聚合，可以实现对分布式能源、柔性负荷等资源的有效整合，提高电力系统的灵活性、经济性和可靠性，为智能电网和能源互联网的发展提供重要支撑。当前，随着大数据、人工智能等新技术的应用，负荷聚合方法正朝着更智能、更精确的方向发展，成为电力系统研究的热点领域之一。