随着大量分布式发电机和随机负荷的引入，配电系统运行在越来越复杂和不确定的工况下。状态估计结果和测量设备需要考虑更多的不确定因素。虽然同步相量测量装置可以通过提供实时测量数据来改善状态估计结果，但考虑到配电网节点多、投资成本不足造成的供需不平衡，短期内不可能大规模配置配电网。本文从经济学原理出发，研究如何最大限度地提高状态估计结果的精度。同时，利用改进的krill-swarm算法对IEEE33节点模型进行检验，得到PMUPareto非劣最优配置的解集。本文对IEEE33节点三相配电网系统进行了仿真，并与遗传算法和粒子群算法进行了比较。仿真结果验证了该算法的可行性、有效性和优越性。