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针对传统状态估计存在＂残差污染＂＂,残差淹没＂,计算时间慢等不足,提出一种基于人工神经网络的电力系统状态估计算法。应用数据挖掘技术将SCADA历史数据库中的数据分类形成子数据库,根据相应的子数据库训练采用遗传算法（GA）优化的BP神经网络,利用训练好的神经网络取代传统的状态估计,能够克服上述不足。