电力系统状态估计可以将电网实时工况提供给电力系统在线分析和控制功能，分析结果的精确度以及控制效果都与状态估计结果的精确度有直接关系。动态与静态估计相比，动态具有更多的优势，而且在电力系统在线功能中起到极其重要的作用，比如在状态预测方面、预防控制方面、安全评估方面以及经济分配方面的作用都较大。SCADA系统为传统状态估计提供所需的遥测量，从而完成估计需求。近年来，很多电网中开始推广PMU量测的应用，所以它成为主要的数据源，为估计电力系统状态需求提供大量可靠数据。PMU量测的优点繁多，比如可实现全网同步，数据更新快且周期短，数据较为准确，可直接反应节点状态，所以它得到了大力发展与普及。　　系统分析电力系统状态估计的相关算法与原理，简要概述了经典算法以及各个算法的优缺点。分析了WAMS系统以及目前所使用的引入WAMS量测的各种状态估计算法的特点，详细分析了这些算法的优缺点，并且概述了它们各自的适用范围。　　将WAMS量测数据纳入到PMU量测中，从而构建数学模型以及算法。借助于Kalman滤波原理以及Holt’s两参数线性指数平滑技术实现算法的构建，最终完成系统状态估计与预测。构建的算法能够有效控制估计时间，而且能够有效提升估计精度，所以在应用中可以值得推广与广泛应用。