1、数据采集：从配电网的各个测量点采集数据，包括电压电流功率因数等。数据预处理：对采集到的数据进行处理，包括汽车噪音校正数据补充缺失数据，以确保数据质量。网络建模： 将配电网分为各个节点和线路并构建配电网的潮流模型，用于后续状态估计计算。
2、如此重复上述过程，直至各个节点的功率偏差满足允许条件为止。首先要搜索节点关系，确定拓扑结构表。为了配合算法和避免复杂的网络编号，采用以下原始数据输入结构，不用形成节点导纳矩阵，就可以自动搜索节点关系，确定网络的拓扑结构。
3、基于IEEE40节点的配电网算例系统和1338节点的实际系统进行了仿真计算，结果表明：该文算法具有速度快、收敛可靠的明显优点。在辐射型网络结构的特殊性方面，有许多学者致力于开发结合其特点的潮流算法，目前具有代表性的有直接求解法[1]，改进牛拉法[2]，前推回代法[3~6]等。
4、随着大批空调逐步开启，用电负荷直线攀升，逼近电网所能承受的最高值。主动配电网主动作为，果断发出“精确制导”的指令，让部分客户家中的空调停运。几分钟后，负荷曲线趋于平缓，电网风险 优化配电系统运行可以通过配电网重构实现，配电网重构是根据负荷变化来改变配电网络拓扑结构达到系统最优运行状态。
5、电导：变压器、电缆和电机等设备的绝缘材料存在一定的电导，会引起泄漏电流和介质损耗。开关操作：配电系统中开关设备的操作会引起短暂的电流和电压变化，也会产生损耗。附：配电网损耗的计算方法主要包括以下步骤：确定配电网的拓扑结构、设备参数和运行状态。计算各段导线的电阻和电抗。
6、前推回代法已知配电网的始端电压和末端负荷，以馈线为基本计算单位。最初假设全网电压都为额定电压，根据负荷功率由末端j向始端k逐段推算，仅计算各元件中的功率损耗而不计算节点电压，求得各支路上的电流和功率损耗，并据此获得始端功率，这是回代过程。
1、这样电力系统状态估计的完整流程是：传入遥测，遥信数据--遥信验错--网络拓扑分析--最小二乘状态估计--不良数据辨识--估计出系统状态其中最小二乘状态估计和不良数据辨识是交替进行的。
2、电力系统的状态估计过程中，可能会出现由于多种因素导致的不良数据问题。这些因素包括信道干扰引发的数据失真，互感器或量测设备的故障，以及维护不及时引起的错误方向等。这些异常的遥测结果和遥信信息被称为坏数据，对状态估计的准确性构成威胁。
3、电力系统状态估计是根据SCADA系统提供的实时信息，给出电网内各母线电压（幅值和相角）和功率的估计值；主要完成遥信及遥测初检、网络拓扑分析、量测系统可观测性分析、不良数据辨识、母线负荷预报模型的维护、变压器分接头估计、量测误差估计等功能。
4、在电力系统的实际运行中，由于量测量和量测通道的误差及可能受到的干扰，个别量测量可能出现较大的误差，不良数据的存在会给估计造成极大困难，甚至导致估计失败，因此，不良数据的可靠检测是状态估计能否在实际中应用的关键。
状态估计与动态监视。状态估计是现代能量管理系统（ems）最重要的功能之一。传统的状态估计使用非同步的多种测量（如有功、无功功率，电压、电流幅值等），通过迭代的方法求出电力系统的状态，这个过程通常耗时几秒钟到几分钟，一般只适用于静态状态估计。
电力系统状态估计的基本任务有二：根据遥信结果，确定网络拓扑，即节点-支路的连接关系根据遥测结果，估计系统的潮流分布，即节点电压，支路功率等，其结果符合电路定律。其中第一项任务可通过拓扑分析程序完成，第二项任务有时也被狭义地成为电力系统状态估计。
主流不良数据辨识程序是基于正则化残差的。这样电力系统状态估计的完整流程是：传入遥测，遥信数据--遥信验错--网络拓扑分析--最小二乘状态估计--不良数据辨识--估计出系统状态其中最小二乘状态估计和不良数据辨识是交替进行的。