摘要：针对传统状态估计存在＂残差污染＂＂,残差淹没＂,计算时间慢等不足,提出一种基于人工神经网络的电力系统状态估计算法。应用数据挖掘技术将SCADA历史数据库中的数据分类形成子数据库,根据相应的子数据库训练采用遗传算法（GA）优化的BP神经网络,利用训练好的神经网络取代传统的状态估计,能够克服上述不足。

关键词：坏数据 状态估计 遗传算法 bp神经网络 

单位：河海大学能源与电气工程学院 江苏南京210098 东南大学电气工程学院 江苏南京210096 江苏省电力检修分公司本部 江苏南京211102