La estimación de estado es una técnica tradicional y confiable dentro de los sistemas de distribución y control de energía. Se utiliza para construir una topología de la red eléctrica basada en mediciones de estado y estado operativo actual de diferentes nodos y buses. La protección de sensores y unidades de medición como Dispositivos Electrónicos Inteligentes (IED) en el Sistema de Gestión de Energía Central (CEMS) contra Ataques de Inyección de Datos Falsos (FDIAs) es una gran preocupación para los operadores de red. Estos son un tipo especial de ciberataques dirigidos hacia los datos de estado y medición de tal manera que confunden al CEMS para que tome decisiones incorrectas y cree un desequilibrio en la carga de generación. Se sabe que estos ataques evaden los sistemas tradicionales de detección de datos incorrectos dentro de los estimadores centrales. Este documento presenta el uso de un estimador de estado adicional novedoso basado en el filtro de Kalman junto con la Estimación de Estado Distribuido (DSE) tradicional que se basa en el Método de Mínimos Cuadrados Ponderados (WLS). El filtro de Kalman es un mecanismo de control de retroalimentación que se actualiza constantemente en función de la predicción de estado y la técnica de corrección de estado, y muestra mejoras en las estimaciones. La salida del estimador adicional se compara con los resultados de DSE para identificar anomalías y la inyección de datos falsos. Evaluamos nuestra metodología simulando la técnica propuesta utilizando MATPOWER en los buses IEEE-14, IEEE-30, IEEE-118, IEEE-300. Los resultados demuestran claramente la superioridad del método propuesto sobre la estimación de estado tradicional.