曾顺奇，吴杰康，李欣，蔡锦健

(1. 广东电网有限责任公司广州供电局，广州510620；2. 广东工业大学自动化学院，广州510006)

0 引言

状态估计是电力系统分析和控制的基础[1]。通过可观测信息来评估电力系统运行态势，获取各节点电压和功率的状态值，为最优潮流、无功优化等应用提供可靠真实的数据信息。同时利用实时量测系统的冗余度来提高系统精度，利用不良数据检测和辨识，自动排除随机干扰所引起的错误信息[2]。

目前基于加权最小二乘[3]的状态估计方法被广泛应用，但其容易到受不良数据的影响，导致其抗差性较差。众多专家学者在状态估计这一领域取得了大量丰硕成果。目前在状态估计领域的最新进展为基于“最多测点赞同的状态为最合理状态”的估计方法[4 - 7]。

量测不确定性包含测量的内在误差和各种原因导致的测量错误两个方面，后者为影响状态估计精度的主要原因，甚至可造成方程无解。但是可以通过定量评估方法，降低不良数据的影响。当测点估计值位于测点真实值所在置信区间时，认为该测点有效。在误差分布确定的前提下，得到该测点的置信区间。系统量测有效状态越多，表征状态估计结果越接近真实的运行情况，从而提高了对坏数据的抗干扰能力[8]。

国内许多专家在考虑不确定性因素影响的情况下进行主动配电网状态估计，获得了一些优秀的研究成果。比如：基于正常测点定义，建立了测点评价函数，并以测点正常率最大为目标函数的状态估计模型，状态估计结果不易受不良数据影响，自动抑制不良数据的能力即抗差性较好[4 - 6]。……