赵化时，李 胜，林子杰，何宇斌，周华锋，陈根军，胡斯佳，曹一家

(1.中国南方电网电力调度控制中心，广东 广州 510623；2.湖南大学电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082；3.南京南瑞继保电气有限公司，江苏 南京 211102)

电力系统状态估计(state estimation，SE)利用量测系统提供的冗余信息，根据相应估计准则，自动剔除不良量测数据，消除或减少随机干扰、装置故障和人为误操作引入的误差信息，得出当前条件下最逼近量测真值的系统状态，从而达到“提纯”数据的目的，SE是现代能量管理系统的重要组成部分。20世纪70年代，麻省理工学院的F. C. Schweppe教授首次将采用加权最小二乘法(weighted least square, WLS)的SE思想引入电力系统监控体系[1]，随后WLS-SE技术逐渐成为电力系统状态估计的主流，并得到广泛应用[2]。

电力系统潮流计算是状态估计的特例[2]，在潮流计算中，提高迭代的收敛性和鲁棒性一直是它的一个重要研究课题[3-4]。针对大规模交直流电网潮流计算收敛困难的问题，文献[5]引入步长优化因子大幅改善了迭代的收敛性，并能较好地处理病态系统的潮流；在交直流系统的潮流计算中，文献[6]在步长优化乘子中引入了混合乘子，获得了较好的计算性能；文献[7]将最优乘子引入电流注入型保留非线性潮流计算，提高了潮流计算的收敛性与速度。

相对于变步长潮流计算，传统WLS-SE算法的步长因子常设定为1，此外，其修正方程增益矩阵的条件数是其量测方程雅克比矩阵条件数的平方。因此，与潮流计算相比，状态估计在迭代计算的数值结构上“先天不足”[1]。……