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提出了一种基于免疫进化模糊聚类算法的电网抗差状态估计方法。该方法首先计算出量测数据的标准残差h和相邻采样时刻量测值之差位，初步将量测数据划分为可疑数据和可靠数据。分别在0．5～1和1～1之间随机生成可靠数据和可疑数据的隶属度，形成初始分类矩阵，克服了整个分类矩阵在0-1之间随机生成的缺陷，并大大加快了算法的收敛速度。之后以rN和△z为特征值，应用免疫进化算法对分类矩阵进行模糊聚类，以获得各个量测量的良数据隶属度。依据各个量测量的良数据隶属度，进一步将量测数据划分入淘汰区、降权区、保权区进行状态估计。该方法