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0 引言

电力系统状态向量估计是电力系统能量管理系统的重要组成部分。在电力系统实时监控中，状态估计是一种必不可少的分析方法。状态估计通过适当的系统模型处理可用的测量值，从而确定系统的最佳静态状态(电压幅度和相位角)。自从状态估计的概念被提出以来，针对状态估计的各种功能已经进行了广泛的研究[1-2]，已经提出了覆盖网络拓扑处理的不同方法[3-4]。文献[5]已经证明了通过保持系统的可观测性来改进状态估计器，在不良数据检测和消除方面已经引入了多种技术。状态向量的最优估计一直是许多研究者关注的问题。求最优解向量最常用的方法是加权最小二乘法(Weighted Least Square，WLS)。状态估计器模型由一组有关测量量和状态变量的非线性方程描述。文献[6]提出一种基于变量代换内点法的电力系统 WLAV 估计方法，该方法通过添加中间变量，将非线性量测方程分解为两步线性方程和两步非线性变换，并建立两步线性方程的 WLAV 估计数学模型。文献[7] 采用目前比较成熟的粒子群优化算法,以均方误差最小化为目标,对相关模型参数进行寻优,并通过采用系统历史状态数据对回归模型进行训练,从而建立起系统状态预测模型。文献[8]介绍了通过引入辅助状态变量和辅助测量量的双线性方法进行状态估计。

由于加权最小二乘法状态估计器的解决方案是基于迭代技术的，因此开发一种可以在短时间内准确确定最佳状态并适合实时应用的算法非常重要。……