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同步相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)能够对电力系统机电暂态过程中相量信息进行直接测量,为电力系统动态安全监控提供了新的技术手段。然而,由于传感器误差以及干扰的影响,PMU量测不可避免地存在随机误差和不良数据。如果不对PMU量测量进行处理而直接应用,则有可能无法准确监测电力系统动态过程,甚至导致控制系统做出错误的控制策略。针对PMU量测信息,本文系统地研究了机电暂态过程中分布式动态状态估计方法。论文主要研究成果如下：(1)提出分布式动态状态估计框架。在发电厂和变电站分别进行发电机动态状态估计和变电站零阻抗特性状态估计,将估计结果上送至调度中心进行数据整合并实施全系统状态估计。提出了一种系统机电暂态过程中基于PMU的发电机动态状态估计新方法。该方法充分考虑系统机电暂态过程中调速器对发电机机械转矩的调节作用。建立了系统机电暂态过程中发电机动态状态估计模型；给出了系统噪声误差方差的具体计算方法；进一步提出基于比例对称采样无迹卡尔曼滤波的发电机动态状态估计算法。仿真结果表明提出的方法精度高于机械转矩恒定的方法。(2)针对PMU量测中存在不良数据的问题,提出一种鲁棒性发电机动态状态估计算法。将时变多维观测噪声尺度因子引入到容积卡尔曼滤波中,根据量测新息对量测误差进行在线调整,使其更加逼近真实噪声。再利用调整后的误差计算滤波增益,使其能够在PMU量测存在不良数据的情况下对状态量预报值进行准确修正从而得到精确的发电机状态量估计值。针对时变多维观测噪声尺度因子为非对角阵而造成滤波增益求逆发生奇异的问题,提出解决方案。仿真结果表明,当PMU出现连续多点坏数据时,鲁棒动态状态估计仍然能够得到准确的估计结果。(3)提出了一种系统机电暂态过程中,基于PMU的变电站状态估计新方法。该方法将变电站内断路器的零阻抗特性作为虚拟量测,进一步提升冗余度。同时,在系统故障后断路器状态未知的情况下建立状态估计模型,能够有效辨识断路器的实际状态。针对PMU量测存在不良数据的问题,给出了基于非二次准则状态估计的不良数据辨识方法,并对门槛值的选取方案进行了改进,能够有效辨识不良数据。(4)提出了一种机电暂态过程中全系统状态估计方法。基于机网接口的直接解法,给出了发电机动态状态估计结果转化为网络节点电压相量伪量测的误差方差计算方法；提出了考虑发电机动态状态估计约束的全系统状态估计方法,通过发电机动态状态估计约束进一步提升机电暂态过程中系统状态量的估计精度。