魏新迟，徐 琴，柳劲松，林俊杰，陆 超

（1.国网上海市电力公司电力科学研究院，上海 200437；2.华东电力试验研究院有限公司，上海 200437；3.福州大学电气工程与自动化学院，福州 350108；4.电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室（清华大学电机系），北京 100084）

在国家“双碳”目标下，以新能源为主体的新型电力系统正在快速推进和发展，大规模新能源的接入给配电系统带来更多不确定性和随机性，系统运行方式更加复杂。而配电网将电能传送给广大用户，其运行动态影响着供电的可靠性。为了更好地分析配电网的动态行为，快速准确地获取整个系统的实时状态和动态潮流是十分必要的[1-2]。因此，状态估计作为一种能够通过分析收集到的测量数据、计算补全整个配电网的运行状态及具有不良数据辨别和处理能力的方法，在配电网领域得到广泛的研究和应用[3-4]。

近年来，配电网同步相量测量装置PMU（phasor measurement unit）得到了迅速发展与应用[5-6]，广大学者对基于PMU 的配电网状态估计进行了大量研究[7]。为满足实际应用的需求，配电网状态估计主要研究配电网的可观性[8]、测量装置的最优布点问题[9-10]、量测数据的时空特征信息[11]、配电网状态的动态跟踪[12-13]、不良数据的识别和处理[14-15]及改进优化估计算法[16-17]，以达到提高状态估计精度的目的。PMU具有较高的准确性和实时性，并且测量断面都具有高精度同步时标，上送频率也更快[18]。文献[19]通过PMU 量测数据并利用潮流雅可比矩阵的稀疏性，建立了潮流雅可比矩阵的稀疏估计模型。……