电力系统建模的主要困难在于‌系统规模庞大、动态特性复杂、数据获取困难‌以及‌模型精度与计算效率难以兼顾‌。现代电网包含发电、输电、配电和用电等多个环节，涉及海量设备与实时变化的负荷需求，导致建模面临多重挑战。

1. ‌规模庞大导致计算复杂度高‌
   电力网络覆盖地域广，包含数以万计的节点和设备。例如，一个省级电网的数学模型可能涉及数万个微分方程，仿真计算需要消耗大量时间和计算资源。随着可再生能源大规模接入，分布式电源进一步增加了系统的节点数量，传统集中式建模方法面临瓶颈。

2. ‌动态特性复杂且耦合性强‌
   电力系统是典型的非线性时变系统，电压、频率等参数受发电机励磁、负荷波动等多因素影响。例如，短路故障可能在毫秒级引发连锁反应，而风电、光伏的随机性会引入新的动态不确定性，传统稳态模型难以准确反映这类瞬态过程。

3. ‌数据质量与完备性不足‌
   建模依赖电网参数（如线路阻抗、变压器变比）和实时运行数据，但部分老旧设备参数缺失，且量测装置可能存在误差。例如，配电网末端传感器覆盖率低，导致负荷预测模型输入数据不完整，影响仿真结果可信度。

4. ‌模型精度与实时性矛盾突出‌
   高精度模型（如电磁暂态仿真）需要微秒级时间步长，但全网仿真速度可能比实时慢数百倍。为满足调度控制需求，常需简化模型（如用准稳态模型代替暂态模型），但会忽略高频振荡等关键现象。

未来需结合‌人工智能‌和‌云计算‌技术，发展分层建模、数据驱动融合等方法，在保证实用性的前提下提升模型适应性。统一数据标准、完善量测体系是突破建模瓶颈的重要基础。