加权最小二乘（WLS）方法在电力系统状态估计中被广泛应用，它是一种通过最小化加权残差平方和来估计系统状态的算法。传统的加权最小二乘法在应用于电力系统状态估计时，往往对所有测量值赋予相同的权重。然而，这种方法存在一定的缺陷，即由于不同类型的测量数据（例如电压测量、功率注入测量和功率流测量）对结果的影响程度不同，这可能导致较大的状态估计误差。针对这一问题，本文提出了一种结合最优权重设定的加权最小二乘状态估计方法。
在该方法中，首先在加权最小二乘状态估计模型的基础上，通过理论分析不同类型的测量数据对结果的影响。根据测量数据的敏感性，为不同的测量值设置不同的权重，以此来减少估计误差。通过MATLAB软件对IEEE 14节点系统进行的算法测试表明，与传统加权最小二乘法相比，该方法在电压和相角状态估计精度上分别可以提高约0.16和4.66个百分点，尽管在迭代时间上相似。因此，这种方法具有一定的优势和应用价值。
尽管这种方法具有优势，但也存在一些限制。例如，权重设置过程相对复杂且耗时。目前，对权重对状态估计结果影响的研究相对较少，结果的准确性有待进一步提高。为了解决这一问题，本文通过改变不同测量数据的敏感性来进行状态估计的理论敏感性分析。通过实验结果证明，该算法具有一定的优势和应用价值。
文章中提到了相位搜索方法或自适应调整方法，但这些方法的权重设置过程相对复杂和耗时。目前，研究权重对状态估计结果影响的文献相对较少，估计结果的准确性仍需进一步提高。在本文中，作者通过改变不同测量值的敏感性来进行理论上的敏感性分析，以求解决权重对状态估计结果影响的研究问题。
该研究的实验结果表明，在IEEE 14节点系统上进行测试的算法表现出一定的优势，尽管在迭代时间上与传统方法相似，但是在电压和相角的估计精度上得到了显著提升。这些改进表明，提出的方法对于提高电力系统状态估计的准确性是有帮助的，并且具有潜在的应用价值。然而，由于权重设置的复杂性，该方法需要更深入的研究以优化算法性能，并减少计算成本。
在电力系统状态估计中，对于不同类型的数据进行适当的加权是非常关键的，因为它们对于系统状态的影响程度不同。通过最优权重的设定，可以更精确地反映各个测量值在估计过程中的真实影响，从而提高估计的精度和可靠性。这对于电力系统的监控和控制来说是非常重要的，因为更准确的状态估计结果可以为电网的运行和调度提供更可靠的数据支持。
通过研究和改进现有的加权最小二乘方法，使得算法可以为不同的测量数据分配合适的权重，从而提高了电力系统状态估计的精度。这不仅能够帮助电力系统分析师更好地理解和预测系统的行为，而且对于提高整个电力网络的稳定性和可靠性也具有积极意义。未来的研究可能会集中在进一步简化权重设置的算法、提高算法的实时处理能力和优化网络状态估计的整体性能上。
