1、電力系統(tǒng)狀態(tài)估計為電力系統(tǒng)建立可靠、全面的實時數(shù)據(jù)庫，是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分，也是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行的重要措施。動態(tài)狀態(tài)估計兼具預測和估計的功能，可以實現(xiàn)電力系統(tǒng)的狀態(tài)預測，安全評估，經(jīng)濟調度，預防控制等在線功能，重要性不言而喻。傳統(tǒng)動態(tài)狀態(tài)估計主要是基于擴展卡爾曼濾波理論的，本文通過對卡爾曼濾波算法計算公式的推導，分析其在電力系統(tǒng)模型下的工作原理，指出其在實際應用上存在的諸多問題。在對灰色系統(tǒng)理論的詳細闡述的基礎上，為解決

2、狀態(tài)估計中預測模型建立困難、濾波過程不能跟隨系統(tǒng)狀態(tài)突變等問題，做出了以下的研究工作:
　　1)詳細闡述了灰色系統(tǒng)理論的基本知識，介紹了其在電力系統(tǒng)負荷預測、用電量預測以及故障診斷領域的主要應用。
　　2)詳細闡述了基于擴展卡爾曼濾波理論的動態(tài)狀態(tài)估計算法，分析指出了其在實際應用中仍然存在的問題。
　　3)利用灰色關聯(lián)分析對歷史狀態(tài)信息進行關聯(lián)分析，創(chuàng)建狀態(tài)量關聯(lián)序列，運用GM(1，1)建模方法對此關聯(lián)序列進行建模，得

3、到狀態(tài)量關聯(lián)預測序列以及關聯(lián)預測值，通過創(chuàng)建目標函數(shù)并求解，最終得到狀態(tài)預測值。
　　4)運用強跟蹤濾波器對傳統(tǒng)的濾波算法進行改進，使濾波能夠跟蹤系統(tǒng)狀態(tài)的突變與緩變，使濾波算法性能得到改善。
　　5)簡要介紹了電力系統(tǒng)故障診斷算法，并且利用保護和斷路器信息，確定故障元件狀態(tài)向量元素，設定向量元素賦值規(guī)則，生成故障元件狀態(tài)向量，然后通過灰色關聯(lián)分析，識別出故障元件，并且推導出誤動、拒動的保護和斷路器，提高診斷算法的效率和抗干