​​电力模型是电力系统的抽象表示，用于设计、分析、优化和教学，涵盖设备模型、系统仿真及人工智能应用。​​

电力模型可分为物理模型与数字模型两类。物理模型通过实体设备如变电站沙盘展示电力系统的拓扑结构，帮助直观理解电能生产与传输流程。科研机构常利用这类模型进行实训，模拟故障处理或发电过程。数字模型则依赖数学公式与计算机算法，分为电力设备模型与系统模型。前者细化变压器、线路等组件的参数，后者通过节点与边的关联构建电网拓扑，并结合实时数据仿真运行状态。

在技术层面，电力模型分为静态与动态两类。静态模型如潮流分析工具，用于评估稳态下的电压、功率分布；动态模型则通过微分方程计算故障、负荷突变时的暂态响应。现代电力行业正引入人工智能技术，如用电量预测、设备故障诊断等，提升电网运行效率。常见模型包括负荷模型、发电机模型、综合负荷模型，甚至基于AI的负荷特性辨识。

电力系统仿真技术进一步拓展了模型的应用场景。数字仿真分为暂态与稳态两种模式，前者分析电网瞬时变化，后者评估长期运行状态。结合物理模型与AI的数字孪生技术，可实时监测电网健康状态，预警潜在风险。电力大模型（E-LLM）通过学习海量数据，支持新能源消纳、电价预测等复杂任务。

电力模型的构建需平衡数据质量、隐私保护与计算效率。通过联邦学习实现跨区域协同训练，同时采用边缘智能技术降低响应延迟。物理与数字模型的融合，正推动电力系统向智能化、绿色化转型，是实现“双碳”目标的关键技术支撑。