电力系统状态估计是SCADA系统处理数据的重要环节,对于调控中心掌握电网的实时运行状态具有重要意义。新息图状态估计算法计算速度快,辨识能力强。为进一步提高其辨识精度,本文对应用新息图法辨识不正常事件过程的辨识误差进行分析,并提出相应降低误差的优化措施。主要研究内容包括:论文研究了采用包含尚未识别的拓扑错误因而不能反映实际情况的预报状态对新息图计算的影响,推导出新息图法中各物理量与预报误差的关系,证明了存在某条线路处于运行状态但遥信显示退出运行的拓扑错误时,预报状态虽然受到影响,但利用新息图法仍能辨识出该拓扑错误。当存在某条线路退出运行而遥信显示仍在运行的拓扑错误时,论文指出可以采用以当前时刻注入功率量测和前一时刻有误拓扑结构进行潮流计算的结果作为预报状态进行新息图计算,辨识出该拓扑错误。论文工作表明新息图方法对于预报状态不准的适应性较强,在预报有误时,仍能得到正确的辨识结果。论文推导了支路新息差与其量测误差之间的关系。在量测误差服从正态分布前提下,推导出新息差也服从正态分布函数,在较小误检率下,求出量测正常时新息差的取值范围,提高了辨识精度,并通过蒙特卡罗模拟加以证明。对于实际系统潮流存在波动性及小样本情况,根据正态分布均值区间估计,给出新息差置信区间。并针对量测误差不服从正态分布的情况,提出采用非参数bootstrap法求取新息差置信区间的辨识方法。并以IEEE系统算例验证了上述方法的有效性。