随着电力系统的不断发展，其运行调度日益复杂。为了保证系统运行的安全可靠性，要求快速、准确而全面地掌握系统的实际运行状态，但由于参数和量测信息的误差，使系统的实时状态很难准确获取。状态估计是解决这个问题的重要手段，因而成为现代电力系统在线分析的基础。现有文献在处理状态估计问题时，常常分别对待参数与量测信息的误差，并进行单独的估计与修正。而实际中，参数的误差常常被忽视，从而影响了状态估计的结果精度。论文结合参数与量测信息，对变电站的状态估计模型和算法进行了研究，主要研究成果如下： 参数误差、量测误差都会影响电力系统状态估计的精度，但现有文献很少同时考虑参数与量测误差来研究状态估计问题。本文将变压器参数同时引入状态量及量测量，建立了变电站的参数状态估计新模型。基于加权最小二乘法，结合本文模型与常规状态估计模型和一般的参数估计模型，仿真分析了参数及权重对状态估计精度的影响，得到如下结论：如仅把参数作为状态量，不对其进行约束，可以使电压和功率量测的估计精度得到提高，但导致参数估计值误差过大；只有将参数同时作为状态量和量测量，并且给予各量测函数适当的权值时，可得到更有实用价值的状态估计结果。 精确估计具有离散特征的变压器抽头信息，是电力系统状态估计中的疑难问题。为了提高变比与其它状态信息的估计精度，本文在上述参数状态估计模型的基础上，充分考虑系统参数与状态变化的实际限制，建立了状态估计的约束优化模型，并通过大量仿真和灵敏度分析来确定约束方程的具体限制值。论文采用了MTALAB函数来求解此约束优化问题。仿真结果表明：如果仅将变压器变比作为状态量而不增加约束，则变比的估计结果精度很难得到保证；而如果基于上述约束优化模型，并选取适当的约束限制值，则可以在保证其它量测信息估计精度的基础上，大幅度提高变压器变比估计的准确性。