请解释加权最小二乘法（WLS）在状态估计中是如何应用的，并结合IEEE 5-13总线系统给出一个具体的应用示例。

加权最小二乘法（WLS）在状态估计中是一种优化技术，它通过赋予不同的测量值以不同的权重，来最小化误差平方和，从而估计出系统的状态变量。在电力系统状态估计中，WLS因其能够处理不同量测的精度和可靠性，而被广泛采用。

参考资源链接：[Matlab实现加权最小二乘法状态估计在IEEE 5-13总线系统中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/dvtx1qq4p7?spm=1055.2569.3001.10343)

IEEE 5-13总线系统是一个典型的配电系统模型，具有13个节点和12条线路。它作为测试平台，可以模拟真实的电力网络，并对不同的状态估计算法进行评估。在IEEE 5-13总线系统中应用WLS，首先需要建立系统的量测模型，这通常包括节点电压和线路功率流的测量值。

应用WLS的步骤如下：
1. 收集系统的所有测量数据，并确定每项测量的权重，这些权重通常与测量的精度成正比。
2. 构建量测方程和权重矩阵，量测方程通常是一个线性或非线性方程组，表示系统状态变量和量测之间的关系。
3. 形成目标函数，通常是最小化加权残差平方和。
4. 使用优化算法求解目标函数，得到系统的状态估计值。

在Matlab环境中，可以利用《Matlab实现加权最小二乘法状态估计在IEEE 5-13总线系统中的应用》提供的案例数据和程序代码，实现上述过程。代码中包含参数化编程技术，通过简单调整参数即可快速进行仿真。例如，用户可以修改权重矩阵来模拟不同量测精度的场景，或者调整算法参数来观察对结果的影响。

例如，以下是一个简化的Matlab代码示例，展示如何使用WLS进行状态估计：

% 假设H为量测方程的雅可比矩阵，z为量测值，R为测量误差协方差矩阵
H = [...]; % 量测方程的雅可比矩阵
z = [...]; % 量测值向量
R = [...]; % 测量误差协方差矩阵

% 计算权重矩阵
W = inv(R); 

% 构建目标函数
cost = (H*x - z)' * W * (H*x - z);

% 求解WLS问题
x = (H'*W*H)\(H'*W*z);

% x即为状态估计结果

通过上述步骤和代码，我们可以实现对IEEE 5-13总线系统状态的估计。对于更深入的理解和应用，建议参阅《Matlab实现加权最小二乘法状态估计在IEEE 5-13总线系统中的应用》，其中包含了详细的理论解释、算法实现和案例分析。

参考资源链接：[Matlab实现加权最小二乘法状态估计在IEEE 5-13总线系统中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/dvtx1qq4p7?spm=1055.2569.3001.10343)