微型同步相量测量装置(D-PMU)的出现,使得状态估计系统在配电网大规模部署成为可能。相比传统的SCADA系统,基于D-PMU量测的状态估计系统可以快速准确的掌握电网动态运行工况、支持更高效的多方互动,有效提升电网的可测、可观和可控水平。但新的量测设备在带来新方法的同时,也带来了许多原本不存在的问题和挑战,比如多源数据融合的问题,数据在传输过程中的安全问题。本文在国家重点研发计划“配电网广域量测控制技术研究与应用”(2017YFB0902900)的资助下,研究了一种含D-PMU量测的安全稳定的配电网状态估计系统,主要研究内容包括多源信息融合技术、针对D-PMU数据的攻击及应对、针对状态估计的虚假数据注入攻击及应对、状态估计算法稳定性分析以及状态估计系统开发与应用。通过本课题的研究,形成了较为完善的基础理论与关键技术,为后续研究奠定了基础,论文主要创新点如下:(1)研究了多源信息融合的方法,提出了一种统一信息模型,从系统模型和数据格式两个层面分析了IEC 61850标准和CIM(IEC 61968-301)标准的差异性与解决方法。根据示范区实际系统对所提的统一信息模型进行了验证,利用ASE61850 Suite建模管理工具对某变电站馈线和设备进行了建模。以IEC 61850模型为基准将原本建立在CIM标准上的配电SCADA系统与新系统进行融合,生成的XML文件可以对不同系统信息进行交互,验证了所提方法的正确性。(2)研究了针对D-PMU网络和数据的攻击原理,提出了一种基于感知无线电技术(CR)的配电网数据传输安全网络架构以及数据加密混淆算法。通过对D-PMU数据格式和其传输网络架构的分析,揭示了D-PMU数据的易受攻击性,同时对攻击方法进行了分析。提出的D-PMU数据传输安全网络架构可以灵活利用频谱间隙进行数据传输,并且采用随机不确定的Splepian窗,增加数据拦截的难度。同时,对CR技术本身的安全性进行了改进,进一步提高了数据传输的可靠性。仿真结果证明了本章所提方法的正确性。(3)研究了针对状态估计的虚假数据注入攻击(FDIA)的原理与模式,提出了一种抗虚假数据注入攻击的鲁棒状态估计算法,并对其进行了严格的数学论证。该方法通过产生“伪D-PMU量测”对坏数据进行“稀释”,达到抗FDIA的目的,配合误差不确定传播理论得到“伪量测”数据的标准差从而确定计算半径。同时,为了提高算法速度,提出了一种基于变量测数据的状态估计实时更新方法。通过IEEE标准节点和某城区实际配电网络对所提方法的鲁棒性和快速性进行了验证。(4)提出了一种基于机器学习的矩阵条件数计算方法,该方法通过精度关键数据的迭代训练使有限的样本数据得到扩充并提高训练的准确性,输出结果揭示了条件数与各类量测以及量测布点的隐含关系。同时,提出了基于矩阵分解的状态估计稳定性优化方法,并对所提方法进行了比较。通过仿真算例验证了方法的正确性。(5)开发研制了一套适用于配电网的状态估计系统,着重考虑了系统的安全与稳定性。通过信息模型管理器(Kalki软件),D-PMU数据模拟器(PMU Simulator),数据攻击模拟器(Dynamic Simulator)等工具对系统的安全与稳定性进行了验证。通过对现场运行结果的观测发现所提方法具有较好估计准确度。在不存在数据攻击的情况下,状态估计精度达到95%,收敛性达到97%;存在数据攻击的情况下,系统状态估计精度仍然可以达到90%以上,收敛性高于95%。状态估计结果可以通过单线图或地理接线图的方式进行展示。本文以“智能配电网”建设中配电网广域量测控制技术研究为背景,提出了一种适合于配电网数据的统一信息模型。同时,根据D-PMU数据的特点,揭示了针对D-PMU数据的网络攻击原理,提出了建立新型的感知无线网络以增强数据传输的安全性。在此基础之上,进一步提出了利用“伪D-PMU”数据的鲁棒状态估计算法和基于变量测的快速状态估计算法。本文还对配电网状态估计算法的稳定性进行了研究,分析了增益矩阵条件数的影响因素,提出了算法稳定性的优化方法。最后根据示范工程要求开发了一套适用于配电网的状态估计系统。本文提出的理论分析方法和系统设计原则对推动智能配电网的建设具有一定的参考价值和借鉴意义。