研究了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）的三相状态估计方法。

内容概要：本文针对电力系统负荷突发变化的工况。

通过构建适用于不平衡三相系统的非线性状态空间模型，。

以全面掌握算法的适用范围、性能边界及优化潜力，使AUKF能够有效应对负荷突变导致的系统统计特性漂移，对比分析两种滤波算法在动态负荷条件下的性能差异，并提供了完整的Matlab代码实现，深入理解非线性滤波算法的原理、改进思路及其在电力工程中的实际应用价值，并尝试修改负荷突变模式与系统参数进行多样化仿真，; 使用场景及目标：①应用于智能电网实时状态监控系统，熟悉Matlab编程与仿真的研究生、科研人员以及从事智能电网监控、状态估计与故障诊断的工程技术人员，从而显著提升状态估计的精度、收敛速度与鲁棒性。

; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行分析算法实现流程，; 适合人群：具备电力系统分析、现代控制理论及非线性滤波算法基础，研究重点在于引入自适应机制以实时调整噪声协方差矩阵，重点理解AUKF中噪声统计特性自适应更新策略的设计逻辑，文中通过仿真实验验证了AUKF在电压幅值、相角及频率等关键状态变量估计上的优越表现，提升对突发负荷扰动的快速响应能力；②为电力系统安全稳定分析、故障预警与恢复控制提供高精度的状态数据支撑；③作为教学与科研案例。

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