电力系统拓扑的扩展和分布式能源大规模接入,都对现代化的电力系统信息量测体系提出了更高的要求。快速、准确、实时、全方位的电网信息获取,是电力系统状态估计、运行监控、系统控制和优化管理的可靠保证。这里提及的电网信息观测主要包含了并网点信息观测和网络信息观测两方面。现有的电网信息观测方法存在一定局限性,大多依赖于通信系统且不能满足复杂、多变的电网环境,这对电力系统安全、稳定运行带来了一定隐患。本文针对上述问题,围绕电网信息观测方法,开展了以下研究工作:(1)列举了现阶段应用广泛的三种电网信息观测方法:扩展卡尔曼滤波器,广义二阶积分器锁频环和自适应矢量滤波器。对三种观测算法分别分析了实现原理,和搭建仿真模型进行对比,是文中后续研究的基础。基于三种典型算法,指出现阶段的电网信息观测方法存在适用范围局限,不能估计电压信号中直流偏置,也难以兼顾系统时域性能和统计指标的问题。(2)针对现阶段并网信息观测算法存在的问题,在已有研究的基础上提出一种基于卡尔曼滤波器的并网观测算法,可以分离并网点电压信号中的直流偏置、正/负序分量和谐波分量。通过结合线性卡尔曼滤波器和锁频环结构,使得所提并网观测算法既能避免非线性卡尔曼滤波的复杂运算,也能兼顾其噪声抑制能力,同时提高动态响应。然后,根据线性卡尔曼滤波器稳态增益是定值的特点,结合现代控制理论中状态观测器的思想提出了一种滤波参数优化方法,可以兼顾时域性能和统计指标。最后通过和广义二阶积分器锁频环、自适应矢量滤波器的仿真对比验证了其在复杂电网工况下有效性和优越性,并在DSP硬件平台得以验证。(3)针对通信系统干扰可能对电网状态监测和系统控制带来的稳定性问题,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的无通信信息观测方法。以含有分布式电源的电力网络为研究对象,分别对分布式电源、网络拓扑和负载建立小信号模型。然后基于卡尔曼滤波算法设计网络信息观测器,通过测量网络中节点局部电压、电流信息,在无通信条件下观测电网状态,包括其他分布式电源局部信息和系统内节点电压。可以消除通信系统可能导致的延时、滞后、丢包等影响,提高了系统稳定性。最后通过三机仿真模型验证了所提网络信息观测器其有效性。