随着电力系统的迅速发展，现代化的调度系统要求能迅速、准确而全面地掌握电力系统的实际运行状态，为预测和分析电力系统的运行趋势以及解决运行中出现的各种问题提供基础数据和决策依据，这对电力系统状态估计的高效、准确运行提出了挑战。电力系统状态估计经过近40多年的研究，在输电网领域取得了丰硕的研究和应用成果。虽然输电网中的SCADA系统基本能够满足状态估计可观测性的要求，但由于数据采集、数模转换等过程中的误差，必然存在不良数据；同时随着电力系统规模的扩大以及随之带来的数据采集信息量的增多，不良数据的比例也会增大；而且传统的状态估计已不能适应大规模系统的实时性要求，需要开发计算速度快和数值稳定性好的算法。本文提出的输电网之基于最大可信度的电力系统状态估计方法，基于正常测点、测点可信度概念，对每种测点赋予合理的测点可信度值，以系统可信度即所有测点可信度值之和最大为目标，考虑各种实际物理约束，提出了一种电力系统状态估计方法。与以往方法相比，本文方法综合考虑了所有测点类型，尤其是容易忽视的可疑测点。根据节点系统对正常测点率严格程度的不同设置可疑测点可信度值，具有较高的灵活性。基于IEEE标准系统应用多项指标验证算法的收敛性、准确性，通过与其他算法估计结果进行对比验证算法的优越性。随着配电网管理系统的发展，人们对配电网的状态估计方法给予了更多关注。作为电力网中与用户直接相连的网络，配电网具有电压等级低、分支多而复杂、三相负荷不平衡、线路三相不平衡等区别于输电网的特点，因此已有的输电网状态估计研究成果不能照搬到配电网状态估计中。配电网状态估计存在的主要挑战包括：(1)配电网中量测测点的严重不足使得配电网状态估计不满足可观测性而无法进行；(2)无法保证同步性即无法保证所有量测设备同时采集数据并存入数据库。本文在时间序列预测算法理论的基础上，利用一次指数平滑法建立了针对配电网状态估计的负荷预测模型，解决了量测数据不同步的问题。针对不可观测测点，本文应用平均功率因数法，解决了量测系统冗余度不足这一问题。在获得配电网拓扑结构的基础上，利用前推回代法对配电网进行状态估计。论文以九江某地区配电网作为算例，验证了该算法的可行性和快速性。