研究背景与问题

随着配电网高级测量体系的发展，智能电表数据的广泛应用为配电网状态估计提供了大量用户信息。然而，传统的配电网通信系统在处理日益增长的网络传输与实时存储压力时面临着巨大挑战。如何有效应对海量智能电表数据带来的通信压力，成为配电网状态估计领域亟待解决的问题。

研究方法

本研究提出了一种基于事件触发机制的配电网拓扑-状态联合估计方法。该方法通过引入闭环事件触发机制，减少不必要的量测传输，从而降低通信压力。具体实施过程中，首先构建配电网的数学模型，然后基于事件触发条件，设计触发策略，以实现实时、高效的数据传输。此外，本研究还采用了先进的算法对智能电表数据进行预处理，提高数据质量，为后续的状态估计提供可靠的基础。

核心结果

实验结果表明，所提出的方法在减少通信压力的同时，能够有效地提高配电网状态估计的准确性和实时性。与传统方法相比，本方法在相同的数据量下，通信开销降低了约30%，而状态估计的误差减少了约20%。此外，通过对比分析，验证了本方法在复杂网络环境下的鲁棒性和实用性。

结论与意义

本研究提出的基于事件触发机制的配电网拓扑-状态联合估计方法，为解决海量智能电表数据带来的通信压力提供了新的思路。该方法在实际应用中具有以下意义：一是降低通信成本，提高配电网运行效率；二是提高状态估计的准确性和实时性，为配电网的运行和维护提供有力支持；三是为配电网高级测量体系的发展提供技术保障。总之，本研究的成果对于推动配电网状态估计技术的进步具有重要意义。

文章来源：《浙江电力》 网址: http://www.xsltzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/334.html