随着现代经济社会高速发展,电力系统规模日渐庞大、结构更加复杂,电力系统运行必须做到经济性和安全性兼顾。这就要求电网运行调度人员随时清楚了解电网当前运行风险水平,以应对电网可能发生的紧急事件。电力系统状态估计是输电网能量管理系统(EMS)和配电管理系统(DMS)高级应用的基础,高质量的状态估计是电网可靠运行的重要技术支撑,也是其他电网高级应用分析软件的基础。由于配电网普遍存在三相不平衡,通常具有以辐射状为主导的网络运行结构、极大的系统维度、较高的R/X比率和较少的量测值等特点,导致主网状态估计算法一般无法直接用于配电网络中。针对上述问题,本文在传统状态估计算法基础上,针对配电网实时量测不足的特点,展开配电网状态估计研究。本文主要研究内容如下:针对输电网单相模型不能直接应用于配网的问题,对配电系统中的主要设备包括线路、变压器、负荷、电容、开关和刀闸,以及设备的不同联接方式进行了详细的三相建模。在此基础上,通过节点注入模型给出辐射状配电网络的拓扑分析方法。针对配网量测信息少、负荷数据不连续的问题,本文提出一种非参数估计的配电网伪量测生成方法以补充量测数据。本方法采用加权Nadaraya-Watson核估计方法,通过分析现有存量负荷数据,得到概率分布水平,通过回归等值模型,生成有效历史预测曲线。采用一种高效的二阶差分Stirling等距节点插值方法,生成不同时刻负荷值,来解决伪量测数据不连续的问题。该方法具有很好的预测精度,能够使非量测点的伪量测负荷的准确度达到或者接近实际量测值,保持负荷数据的连续性、光滑性和实时性,进而提高配电网状态估计准确度。针对目前配电网普遍存在实时数据不足甚至部分区域无量测导致状态估计不收敛和精度较差的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的负荷特征提取及K均值聚类技术,对不同类型历史负荷数据进行典型分类的配电网状态估计(SE)方法。通过采用改进的布谷鸟算法(自适应步长)提取负荷特征,利用K均值聚类方法对己进行负荷特征定义的负荷数据进行精细化分类,以生成负荷性质相近但量测不足区域的伪量测数据。同时针对量测不足导致配网不可观测,增加计算复杂度的问题,提出一种基于网络裁剪的状态估计方法,采用电网等效裁剪的方法,把电网中没有实时数据测量点的部分等效为电气岛。通过对目标函数进行最小化,使用可计算的等效电网模型,降低网络计算复杂度,大幅减少计算量,提高状态估计的计算精度及计算性能。针对传统算法处理环网回路易发散的问题,提出采用回路分析法进行配电潮流计算,对回路分析法的道路矩阵、回路支路关联矩阵进行了讨论,通过对回路分析法的电路方程进行分析,给出了基于回路支路的配网潮流计算方法,在此基础上对配网不接地方式的潮流计算收敛性条件进行了讨论。随后针对计算结果基于地理信息系统(GIS)可视化应用高并发的要求,提出了一种面向设备对象的内存数据库、矢量图形服务以及客户端渲染技术,有效应用于实时GIS系统的配网高级决策分析。最后对基于本文研究成果开发的城乡配网智能分析决策支持系统及其在现场的应用情况进行了介绍。