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一种快速收敛的交流电网分布式状态估计方法，包括以下步骤：1)给出交流电网系统的数学模型，并给出SCADA测量仪表与PMU测量仪表混合使用情况下的量测模型；2)根据实际情况将电网系统划分为多个区域，并给出每个电网区域的量测模型；3)利用高斯牛顿法将非线性最小二乘问题转化为迭代线性最小二乘问题求解；4)通过基于分块矩阵求逆思想构造的分布式线性最小二乘方法，设计一种仅与邻居通信且快速收敛的非线性分布式状态估计方法。本发明能够快速计算状态估计值从而及时发现状态异常，且在保证系统估计性能的同时极大减少了通信次数；另外，无需交换本地的原始测量信息以及本地状态估计值，极大程度地保护了电网用户的隐私。

本发明属于配电网状态估计技术领域,公开了面向网络攻击检测的配电网预测辅助区间状态估计方法;其采用新型概率预测技术实现区间伪测量建模,以减小预测误差分位数的区间范围;通过基于Cornish‑Fisher展开的约束非线性规划模型,进一步缩小预测误差;利用未知但有界理论构建实时区间测量数据集,并通过区间测量转换方法将概率预测辅助区间状态估计模型转化为直角坐标形式;采用改进的Krawczyk算子进行迭代求解。该方法将考虑各种测量不确定性和线路参数变化,将概率预测辅助区间状态估计模型的解集作为正常运行水平,形成虚假数据注入攻击识别方案。此方法可有效识别不平衡配电网中由虚假数据引起的异常状态。

本发明公开了一种基于AMI全量测点分区的集合卡尔曼滤波动态状态估计方法，包括：根据AMI全测量节点确定配电网分区规则；根据配电网分区规则获得完全解耦的配电网子区域；根据完全解耦的配电网子区域确定有静态状态估计配合使用的配电网动态状态估计架构；根据有静态状态估计配合使用的配电网动态状态估计架构确定所采用的动态和静态状态估计方法；根据完全解耦的配电网子区域、有静态状态估计配合使用的配电网动态状态估计架构和所采用的的动态与静态状态估计方法确定基于AMI全量测点分区的集合卡尔曼滤波动态状态估计方法。

基于PMU准实时数据的主动配电网抗差估计方法，搭建包含光伏、风能的配电网系统，作为测试平台；提出虚拟PMU量测模型，并进行建模；通过虚拟PMU量测模型，对PMU量测观测范围进行人为扩展；将混合量测系统测量数据，作为状态估计器的输入端，并在测试平台仿真时加入多组不良数据；采用抗差M估计算法，对观测值的信息区间进行划分；在不同区域内进行模型平差，经过多次迭代，使得含有粗差的奇异观测值权函数近似为0；在考虑配电网网络参数和不同量测装置的不确定度下进行建模，当不确定度参数在区间内变化时，寻找最优的估计值。本发明方法状态估计精度较高、抗差性能好且耗时较少，能满足配电网智能态势感知和实时监测的要求。具有一定工程实践价值和推广前景。