Sin embargo, en la operación real, es muy probable que haya cambios significativos en el estado del sistema en el nivel de milisegundos, como cargas de impacto, mutaciones de carga causadas por factores meteorológicos, cambios en la topología de la red causados por operaciones de conmutación. , etc., lo que conducirá a esta posibilidad. Por lo tanto, se puede decir que la estimación del filtro de Kalman también tiene sus desventajas, razón por la cual muchos académicos han propuesto varios métodos de filtrado no lineal mejorados o algunos métodos para mejorar la precisión de la predicción. También muestra que no se puede realizar una predicción lineal basada en iteraciones estáticas.
Una de las funciones de la estimación dinámica es proporcionar control predictivo y soporte para analizar y predecir la tendencia operativa del sistema.
La aplicación directa de esta función es predecir la distribución de energía de la red que carece de telemetría, de manera que la estimación del estado sea considerable, es decir, su función equivale a generar pseudomedidas la segunda es la de generar pseudomediciones; corregir la telemetría de la red eléctrica, es decir, realizar la identificación de errores de topología de la red. Por lo tanto, la estimación dinámica es particularmente adecuada para la estimación del estado cuando el sistema de medición está sujeto a ataques terroristas, mientras que la estimación estática no tiene esta característica.