电力系统状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分,尤其在电力市场环境中发挥着更为重要的作用。电力系统状态估计理论虽然在70 年代初期就已确立,在近十几年中不断得到完善和改进。但是,电力系统状态估计仍然有许多值得进一步研究的领域。比如,针对特定的系统,如何选择一种估计准确、收敛好和计算速度快的估计算法,就是一项很值得研究的课题。本文在电力系统状态估计可观测性分析和估计算法方面进行了较为深入的研究和探讨。本文首先回顾了已有的三类状态估计可观测性分析方法——拓扑法、数值法和混合法,其中重点介绍了基于潮流定解条件的混合模式的可观测性分析方法,探讨了它们的优缺点; 进而,针对潮流岛内未知状态量最多只有一个复电压的特性,提出了潮流岛状态变量的概念,用潮流岛的状态变量代替岛内所有节点的状态变量; 再对降阶网络建立拓扑模式的雅可比矩阵,依据潮流定解条件在降阶雅可比矩阵基础上进行量测岛的合并。该方法能够减少可观测性检验过程中未知变量的个数,添加伪量测也更方便。本文首先探讨了几种经典状态估计算法,分析了它们在不同系统中应用的优缺点,还分析了状态估计数值病态问题的来源,并且给出了衡量估计算法数值稳定性的标准。在此基础上提出了一种基于分块雅可比矩阵的加权最小二乘估计算法。该方法将全部的注入功率量测、虚拟量测和必要的支路量测来构建一组恰好可求解系统全部状态变量的量测集,将余下的支路功率量测作为量测系统的冗余部分看待,并依此对量测雅可比矩阵进行分块。分块以后的雅可比矩阵第一部分为对角主元占优的方阵,雅可比矩阵的第二部分不包含易引起数值病态的注入量测。这样既消除了雅可比矩阵叉乘造成的信息损失,减轻了雅可比矩阵叉乘的计算量,又提高了求解过程的数值稳定性。特别值得指出的是,该方法能够在很大程度上巧妙地抑制因赋予虚拟量测很大权值所带来的数值病态问题。