随着我国电力系统规模逐渐扩大,电力系统网络结构变得更加复杂。调度人员只有更快、更准确地了解和掌握电力系统运行的情况,才能保证安全和高效地输送电能,这就对电力系统的状态估计提出了更加严格的要求。传统的数据采集与监视系统(SCADA)已经无法满足电力系统的需求,而加入相量量测装置(PMU)的混合量测系统在电力系统估计中发挥着越来越重要的作用,混合系统的量测数据由数据采集与监视系统(SCADA)和相量量测装置(PMU)共同提供。从价格和技术上考虑,在电力系统中单独安装PMU会存在一些问题。因此,在相当长的一段时间内必然会呈现传统SCADA系统和PMU量测系统共存的状态,如何充分有效地利用混合量测信息对电力系统进行状态估计成为当今迫切需要解决的问题。首先阐述了在混合量测趋势下电力系统状态估计的背景、目的及意义。介绍了混合状态估计的算法基础,并提出了混合电力系统状态估计的性能指标。在此基础上,介绍了广域量测系统(WAMS),并对混合量测系统中量测特性、时延特性以及数据兼容性问题进行分析和研究。将PMU的量测原理、作用与SCADA系统进行了比较,分析了混合量测系统融合过程中相角和时间匹配问题。接着提出了两种用于SCADA/PMU混合量测下的新的电力系统状态估计策略。第一种策略是利用先验状态信息(APSI)和正交分块吉文斯旋转来提高混合状态估计的数据处理能力。第二种策略是一个依赖于融合估计的三级方案,优化结合之前已测的SCADA/PMU估计量测值。对提出的多级策略进行详细的描述和讨论,证明了该两级策略可以有效地减少状态估计的计算量,增加量测数据的同步性和准确性。最后,对PMU在混合电力系统中的优化配置进行研究。首先,采用分段迭代法对PMU的优化配置进行研究。假设最初每个节点均安装有PMU,前两个阶段利用迭代算法去除那些不太重要的节点的PMU配置,并保留节点位置重要的PMU配置。在第三阶段,通过迭代算法对前两个阶段的PMU数目进行进一步的优化,并且充分考虑电力系统全网的可观性,使得PMU的配置达到最优。通过在IEEE 14、IEEE 24、IEEE 30、IEEE 39、IEEE 57和IEEE 118节点系统上进行仿真验证,证明了该算法在计算时间上的优越性及有效性。其次,利用0-1规划迭代法对PMU配置进行优化以提高状态估计的精度。每次迭代选择一个PMU节点,将这些节点组成一个节点集,在每次执行混合估计时要充分考虑这些节点集。当混合估计的协方差小于给定的阈值时,停止迭代。在IEEE 14,IEEE 30和IEEE 57节点上对该算法进行仿真,验证了其精确性。