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随着智能电网的提出和发展，实现具有信息化、自动化、互动化特征的现代电网显得愈加重要。信息化的目的就是为了实现各类信息的精确高效采集和传输，从而实现电网信息的高度集成，分析和利用。所以，电力系统状态估计的准确性和实时性对系统稳定运行意义重大，而滤除不良数据和拓扑错误信息，就成了状态估计结果准确的前提。在电力系统中，如果有负荷突变发生，必须加以识别，否则将可能对不良数据的识别过程带来干扰，从而影响状态估计的计算结果，使结果出现偏差，甚至程序不收敛。 本文首先以新息图法为基础，运用一般化支路模型，详细研究了负荷突变的识别。负荷突变会引起系统运行状态的突然变化，在有预报功能的状态估计中会对不良数据的识别产生不良影响。当存在一个负荷突变节点时，新息差矢量在新息差图中出现突变回路，以此来识别负荷突变。 在电力网络中，一个负荷的突然变化，往往会使与之相关的多台发电机出力发生突然的变化，这种情况会导致在同一时刻，多个节点同时发生负荷突变。此时，突变回路一般不能找到，无法正确识别出负荷突变。基于此，本文提出了突变路径和突变子网的概念以及利用突变子网识别负荷突变的方法。并引入节点注入新息矢量，以此作为识别负荷突变节点的基本判据，选定可能的突变节点范围，在确定节点注入新息偏大的可疑节点后，通过寻找这些可疑节点之间是否存在突变路径，确定能否形成突变子网，以识别由多台发电机提供负载突变功率的情况。 在负荷突变识别之后，更进一步的讨论了当负荷突变与不良数据同时发生时的情况。通过节点注入新息和支路新息差在识别过程中相互检验，解决了负荷突变和不良数据同时存在时的识别问题。本文对最恶劣的三交叠情况，即负荷突变、不良数据和拓扑错误同时存在的情况也进行了相应的分析和识别。 本文运用IEEE-30节点系统对上述理论分析方法进行了仿真计算，验证了当负荷突变和不良数据同时发生及三交叠情况下新息图法的准确和有效性。然后，以某省实际电网运行数据进行测试，识别了负荷突变的存在，验证突变子网识别负荷突变的准确性。 本文在新息图法状态估计的基础上，对负荷突变和不良数据的识别进行深入研究，旨在拓展新息图理论，找寻快速有效、实用的不良数据和负荷突变识别方法。 本课题得到了国家自然科学基金(项目编号：50977017)以及国家电网科技项目“新息图参数辨识和状态估计的拓展及应用研究”的资助。