电力负荷的数学模型与建模技术是电力系统规划、运行和控制的重要基础。该领域研究如何通过数学方法描述电力负荷的变化规律，建立精确的负荷预测模型，为电力系统调度、市场交易和需求侧管理提供科学依据。电力负荷建模需要考虑多种因素，包括时间特性（如日负荷、周负荷、年负荷曲线）、气象条件、社会经济活动以及用户用电行为等。常用的建模方法包括统计方法（如回归分析、时间序列分析）、人工智能技术（如神经网络、支持向量机）以及混合建模方法。随着智能电网和可再生能源的大规模接入，电力负荷建模技术正朝着更高精度、更强适应性和更快响应速度的方向发展。准确的负荷模型不仅能提高电力系统运行效率，还能促进需求响应和能源互联网的建设，对实现"双碳"目标具有重要意义。