唐成虹，李淑锋，陈永华，张健，马刚

(1.南瑞集团有限公司，江苏 南京 211106；2. 国网内蒙古东部电力有限公司，内蒙古 呼和浩特 010010；3. 南京师范大学 电气与自动化工程学院，江苏 南京 210046)

自从1970年首次提出电力系统监视和控制的想法以来，电力系统状态估计(state estimation，SE)在过去半个世纪一直是学者研究的主题[1-2]。电力系统状态估计是一种数据处理算法，用于将多余的仪表读数和其他可用信息转换为电力系统状态的估计值[3-4]，它是构建现代电力系统控制的基础，并通过提供特定时间电网中电压幅值和角度的测量值来支持能源管理系统(energy management system，EMS)[5-8]。

传统上，配电系统被设计和用作无源电力输送系统，但电力网络规模庞大，基础设施和运营成本限制了测量和监控点的数量。随着多种类型的分布式发电(distributed generation，DG)接入配电网，对配电网弹性的需求正在将配电网络转变为主动配电网(active distribution network，ADN)[9-10]，并且许多智能电网技术都依赖于掌握当前的配电网状态。为了适应这些变化，必须重新考虑配电系统的拓扑和量测，并且需要基于配电系统状态估计的实时模型对配电系统进行安全控制和保护[11-13]。

与传统配电系统状态估计相比，ADN状态估计主要集中在DG建模，已有学者进行了相关研究[14-17]。文献[18]提出一种基于脉冲神经网络的伪量测建模的配电网三相状态估计方法，并通过加权最小二乘法进行算例验证；文献[19]考虑DG三相输出的不对称特性，提出新的用于不平衡ADN状态估计的多区域框架；文献[20]提出在随机潮流研究和配电网状态估计中使用高斯混合模型，作为输入变量的方法。……