1.一种配电网状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种配电网状态估计方法，其特征在于，所述量测数据包括馈线关键设备的电流、电压、有功、无功以及开关状态数据。
3.根据权利要求1所述的一种配电网状态估计方法，其特征在于，所述生成对抗神经网络的训练步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种配电网状态估计方法，其特征在于，所述标准鲸鱼优化算法的参数寻优过程包括围捕猎物阶段、气泡网捕食阶段和搜索猎物阶段；其中，
5.根据权利要求4所述的一种配电网状态估计方法，其特征在于，所述改进的鲸鱼优化算法中，
6.一种配电网状态估计系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种配电网状态估计系统，其特征在于，所述量测数据包括馈线关键设备的电流、电压、有功、无功以及开关状态数据。
8.根据权利要求6所述的一种配电网状态估计系统，其特征在于，所述数据获取及增强模块中，所述生成对抗神经网络的训练步骤包括：
9.根据权利要求6所述的一种配电网状态估计系统，其特征在于，所述运行状态估计模块中，所述标准鲸鱼优化算法的参数寻优过程包括围捕猎物阶段、气泡网捕食阶段和搜索猎物阶段；其中，
10.根据权利要求9所述的一种配电网状态估计系统，其特征在于，所述运行状态估计模块中，所述改进的鲸鱼优化算法中，
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
12.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的配电网状态估计方法。