着眼于国家的发展大势,可见大量的分布式电源（Distributed generation）被接入配电网,与此同时,配电网的发展方向自然也更加灵活了,所以对配电网的实时监控变得更为困难。状态估计作为配电管理系统的核心,为配电网可靠、安全的运行提供了基础和保障。目前配电网管理模式也正在从被动向主动发生转变。电力系统配电网中的大多数的数据来源于数据采集与监控（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）系统,但其量测数据采集所需的周期较长,已经不能满足配电网的运行要求,因此需要将同步相量测量装置（Phasor Measurement Unit,PMU）应用于配电网中。但由于成本和技术的限制,我国配电网安装的PMU装置数量有限。因此本文旨在研究在配网应用有限数量的PMU量测装置情况下,如何才能够尽可能地提高配电网状态估计的精度。本文主要从以下方面进行研究:1)针对配电网的三相不平衡,建立了配电网中各元件的数学模型。并在此基础上,对比了基于加权最小二乘法的情况下,分别以节点电压和支路电流为状态量的配电网状态估计算法。通过IEEE-33节点算例表明,当以支路电流为状态量时得到的估计值更接近真实值。2)PMU优化配置在输电网中的目标方程基本都是实现全网可观测的。但配电网节点和支路数较多的现实情况,若要实现配电网可观测会导致成本过高。本文将改进的0-1整数规划法、不可观测深度、零注入节点进行融合应用于配电网中。使配电网系统实现弱全网可观测。通过IEEE-18节点系统中的仿真结果证明该方法的可行性。3)针对配电网的特点,本文考虑了分布式电源的随机性以及负荷的不确定性,提出以安装PMU配置所需的总费用和同时提高精度的双目标最优配置模型。将采用改进的磷虾群算法得到的PMU最优配置Pareto非劣解集与遗传算法和粒子群算法以及遗传粒子群算法结果进行比较。通过对IEEE-33节点模型的仿真实验,仿真结果验证了该算法的可行性、有效性以及优越性。