GLR-NT结合法：显著误差检测与数据协调新方法

"该文提出了一种将广义似然比法(GLR)与节点检测法(NT)相结合的显著误差检测与数据协调方法，旨在解决系数矩阵降秩问题并优化处理多显著误差情况，尤其在误差幅度小或节点误差相互抵消时表现优越。通过逐次侦破和补偿校正策略，结合测量变量的约束条件，实现误差侦破、识别、处理及数据协调。仿真结果和实际案例证明了该方法的有效性和优越性。" 在电力系统、工业过程控制等领域，数据协调和显著误差检测是保证系统稳定运行和准确分析的关键。显著误差，通常指那些对系统状态估计造成重大影响的异常值，如果不进行处理，可能导致错误的决策和控制输出。传统的显著误差检测方法，如最小二乘法，可能会遇到系数矩阵降秩的问题，这限制了其在处理多显著误差时的效能。 本文提出的GLR-NT结合方法，是将GLR法的统计检测优势与NT法的局部检测特性相结合。GLR法基于似然函数，通过比较模型在有无显著误差假设下的似然比来检测显著误差，对于单个显著误差的检测效果良好。而NT法则侧重于节点处的误差检测，能够检测出局部区域的异常。将两者结合，可以更全面地覆盖误差检测范围，尤其是在误差相互抵消的情况下仍能有效识别。 方法的核心在于采用逐次侦破和补偿校正的策略，这意味着在检测到显著误差后，不仅标记出错误，还会进行即时的补偿，以减少后续计算中的干扰。同时，引入了测量变量的上下限约束，确保了处理结果的合理性，防止因误差处理导致的数据失真。 通过仿真实验，GLR-NT方法展示了其在处理多显著误差，特别是小幅度误差和相互抵消误差方面的优越性能。相比于单独使用GLR法或NT-MT法，该方法的性能得到了显著提升，更适用于复杂工况下的数据处理。此外，一个实际案例进一步验证了该算法在实际应用中的有效性。 GLR-NT结合方法为显著误差检测与数据协调提供了一个新的解决方案，对于提高系统稳健性和精度具有重要意义。这种方法的提出，不仅丰富了误差检测理论，也为工程实践提供了有力工具。