本发明公开了一种电力系统状态估计方法、装置及设备，所述方法包括：获取多个历史时刻电力系统各节点的电力数据，并以此构成初始数据矩阵；根据主成分分析算法对初始数据矩阵进行降维处理，得到投影矩阵；建立最小二乘深度支持向量机模型，根据改进的粒子群算法对该模型的指定参数进行优化；根据投影矩阵，对优化后的模型进行训练，得到状态估计模型；获取采样时刻各节点的电力数据，并根据采样时刻的电力数据和状态估计模型对电力系统进行状态估计，得到目标时刻的状态估计值。通过带控制因子的非线性变换公式对粒子群算法进行改进，然后采用改进后的算法对深度支持向量机参数进行寻优，能够提供更加精确的参数，降低电力系统状态估计误差。