配电网状态估计根据稀疏量测数据,估算系统实时运行状态,为负荷分配等重要决策提供数据支持。随着电网的智能化发展,配电网信息系统与物理系统的耦合使其态势感知能力逐渐提升,但同时也为虚假数据注入攻击者提供了更多切入点。虚假数据注入攻击通过影响状态估计结果,误导重要决策,严重影响配电网的可靠性。因此,本文对考虑虚假数据注入攻击的三相不平衡配电网状态估计方法进行研究,具体工作如下:1)介绍了课题的研究背景和意义,从虚假数据注入攻击检测方法和防御资源优化配置两个方面介绍了国内外当前研究现状,对已有方法进行了类别划分,并分析了现有方法的不足,介绍了本文的研究思路。2)根据三相不平衡配电网和多源量测数据的特点,结合量测变换技术和最大归一化残差检验,提出了三相不平衡配电网线性状态估计模型,并利用不良数据检测漏洞构建了虚假数据注入攻击向量,仿真算例验证了三相不平衡配电网状态估计的有效性和虚假数据注入攻击的可行性。3)考虑配电网网络规模大、计算效率低的特点,基于分布式状态估计研究虚假数据注入攻击检测算法。结合重叠式分区方法和子区域数据交互方法,建立了分布式状态估计框架,提出了基于相对熵的虚假数据注入攻击分布式检测,仿真算例验证了所提分布式状态估计的结果可靠性及分布式检测方法的有效性。4)针对配电信息物理系统存在的安全风险,分别以伪量测和实时量测为攻击目标构建攻击路径图,结合虚假数据注入攻击成功概率和保护成本,提出了配电信息物理系统的安全风险量化机制,建立了面向量测装置的防御资源多目标优化配置模型,仿真算例验证了所提安全风险评估体系与防御资源优化配置方法的可行性与有效性。