"基于PMU_SCADA混合量测的电力系统状态估计"
本文主要介绍基于PMU_SCADA混合量测的电力系统状态估计方法，其目的是提高电力系统状态估计的准确度。该方法将电力系统划分为线性区域和非线性区域，在线性区域内计算与安装PMU装置相关联节点处的电压相量，将该计算结果作为间接量测引入非线性区域的状态估计中，从而提高状态估计的准确度。
电力系统状态估计是电力系统自动化中的一项关键技术，目的是通过对电力系统的实时监控和数据处理，获得电力系统的实时状态信息，从而指导电力系统的运行和控制。传统的电力系统状态估计方法主要基于SCADA系统采集的数据，但是这种方法存在一些限制，例如数据采集的不准确性和数据处理的不完善性。
为了克服这些限制，本文提出了基于PMU_SCADA混合量测的电力系统状态估计方法。PMU（Phasor Measurement Unit）是同步相量测量单元，可以实时测量电压和电流的相量，从而获得电力系统的实时状态信息。SCADA系统则可以提供电力系统的实时监控和数据采集功能。通过将PMU和SCADA系统结合，提出了基于PMU_SCADA混合量测的电力系统状态估计方法。
该方法的优点在于可以提高电力系统状态估计的准确度，可以实时监控电力系统的运行状态，并且可以提高电力系统的运行效率和安全性。同时，该方法也可以与其他电力系统状态估计方法结合，例如Kalman filter和最小二乘法等，从而提高电力系统状态估计的准确度和鲁棒性。
本文还对基于PMU_SCADA混合量测的电力系统状态估计方法进行了仿真实验，结果表明该方法可以快速计算电力系统的状态信息，并且可以提高电力系统状态估计的准确度和鲁棒性。
本文的主要贡献在于提出了基于PMU_SCADA混合量测的电力系统状态估计方法，该方法可以提高电力系统状态估计的准确度和鲁棒性，并且可以实时监控电力系统的运行状态，从而提高电力系统的运行效率和安全性。
电力系统状态估计的相关知识点包括：
* 电力系统状态估计的定义和分类
* 电力系统状态估计的 importance 和挑战
* 基于SCADA系统的电力系统状态估计方法
* 基于PMU的电力系统状态估计方法
* 电力系统状态估计的应用和前景
电力系统状态估计的应用场景包括：
* 电力系统的实时监控和控制
* 电力系统的运行优化和调整
* 电力系统的故障检测和诊断
* 电力系统的安全评估和风险分析
电力系统状态估计的挑战包括：
* 数据采集和处理的不准确性
* 电力系统状态估计的计算复杂性
* 电力系统状态估计的鲁棒性和可靠性
电力系统状态估计的前景包括：
* 电力系统状态估计的智能化和自动化
* 电力系统状态估计的分布式和并行处理
* 电力系统状态估计的实时化和在线处理
