本发明公开了一种考虑坏数据影响的配电网伪量测状态估计方法及系统，针对坏数据干扰导致配电网伪量测以及状态估计精度下降的问题，该方法首先构建基于降噪自编码器与反向传播神经网络结合的配电网伪量测模型(DAE‑BPN)，利用配电网历史量测数据进行模型训练，根据模型生成伪量测值；其次，利用生成的伪量测值与配电网的真实值的差值拟合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)，根据模型得到伪量测权重；最后，基于以上两步，结合得到的伪量测值、伪量测权重、已有的配电网实时量测数据进行状态估计，以提高状态估计电压幅值、电压相角精度，确保电网的安全监测与运行控制。