本文探讨了分布式电力系统中状态估计的方法与技术，分析了其在提高电网稳定性、效率和可靠性方面的重要作用。
分布式电力系统状态估计在电网调度、控制及安全评估方面至关重要。它为电网运行提供了实时准确的电力系统状态信息，在不良数据检测、提升系统的可观测性与量测量配置，以及新技术的应用等方面发挥着关键作用。
该技术通过收集包括电压、电流和功率在内的各种测量信息，并运用数学模型和计算方法来估算当前电网的工作状况。随着电子计算机及软件行业的进步，这一过程已从传统的经验调度转变为现代的分析型调度方式。
在分布式电力系统中，常用的算法是加权最小二乘法（一种优化技术），通过最小化误差平方和找到最佳函数匹配点，在曲线拟合等领域有广泛应用。该方法为电网量测提供了重要支持，并对建立和完善电力系统的数学模型至关重要。
随着电网规模与复杂性的增加，状态估计的要求也日益提高。例如，调度中心需要详细系统模型来监控运行参数，而数据采集速度和处理能力的矛盾成为研究重点。快速、全面且准确的状态评估是实现这一目标的关键因素。
分布式电力系统状态估计的研究领域涵盖多个方面：如二次准则与非二次准则的选择问题、参数估算挑战、病态方程求解难题及带约束条件下的最优估计等，这些都直接关系到实际操作和管理中的变压器抽头变化以及FACTS控制元件的网络结构调整等问题。
技术应用层面主要采用两类算法。一种是基于数据分析预测状态值，并迭代优化以达到最佳估算；另一种则通过构建非线性方程组并逐次逼近求解，获得准确的状态量估计结果。具体包括基本加权最小乘法、快速分解方法和卡尔曼滤波等技术。
分布式电力系统状态估算是现代电网技术发展的产物，在保障安全稳定运行方面具有重要作用，并在自动化及智能化发展中扮演着越来越重要的角色。
5星
