在IEEE 5-13总线系统中，如何使用Matlab实现加权最小二乘法（WLS）进行状态估计？请提供一个应用实例。

在电力系统状态估计领域，加权最小二乘法（WLS）是一种广泛应用的数学优化技术，用以最小化误差的平方和，从而得到系统状态量的最优估计。在IEEE 5-13总线系统这一标准测试系统中，WLS可以用来估计节点电压和线路功率流动等系统状态变量。使用Matlab实现WLS状态估计涉及以下步骤：

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)

1. 数据准备：首先需要获取IEEE 5-13总线系统的网络拓扑信息、节点和支路数据以及负荷数据等。
2. 构建权重矩阵：权重矩阵W是根据各个测量值的误差分布特性来确定的。一般来说，误差较小的测量值会赋予较大的权重，反之亦然。
3. 建立观测方程：根据系统测量数据和系统拓扑结构，构建观测方程。在IEEE 5-13总线系统中，可以包括节点电压和功率流动等方程。
4. 形成J矩阵和H矩阵：J矩阵是观测方程对状态变量的雅可比矩阵，而H矩阵通常包含了网络导纳矩阵的系数。
5. 求解WLS问题：通过Matlab优化工具箱中的lsqnonlin等函数来求解WLS问题，得到系统状态变量的最优估计。

在实际的Matlab代码实现中，可以利用参数化编程技术来实现上述算法的灵活调整。例如，通过修改权重矩阵来适应不同的测量误差特性，或者通过调整观测方程来模拟不同的系统运行条件。

作为学习资源，推荐使用《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》这份资料。该资源不仅提供了完整的应用示例，还包含了详细注释的代码，适用于不同版本的Matlab。通过这个资源，可以深入学习如何在IEEE 5-13总线系统中应用WLS状态估计，并理解参数调整对结果的影响。

在掌握WLS方法和IEEE 5-13总线系统的基础上，有兴趣进一步探索智能优化算法、神经网络预测等领域知识的读者，可以继续研究作者提供的其他高级资料，或者联系作者获取定制服务，以满足深入学习和研究的需求。

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)