在现代化的电力系统运行中，状态估计技术扮演着至关重要的角色。状态估计的目标是获取系统实时状态信息，例如发电机的功率、线路潮流等，为电力系统的稳定运行和调度决策提供准确依据。然而，在实际的数据量测中，不良数据是不可避免的，它可能来源于测量错误、通信干扰或其他随机因素，而这些不良数据会对状态估计的结果造成严重的负面影响，因此，电力系统不良数据监测和辨识方法的研究就显得尤为重要。
传统的不良数据检测方法之一是基于量测量残差的检测法。该方法通过比较实际观测值与根据当前状态估计计算得到的预测值之间的差异（即残差）来识别异常数据。但是，这一方法存在局限性，如“残差污染”可能会导致正常数据被误判，“残差淹没”可能导致小的不良数据难以被察觉，“残差转移”则可能使不良数据的影响转移到其他量测上。因此，在多不良数据的情况下，这种方法可能无法有效地处理问题。
量测量突变检测法是另一种监测不良数据的方法。这种方法依赖于前一次计算的正确结果和网络的稳定性。在负荷不变的假设下，如果量测数据出现显著变化，可能表明存在不良数据。这种检测方法对于检测突发性的数据异常较为有效，但对持续性的不良数据检测则表现欠佳。
鉴于上述方法的不足，文章提出了等效电流量测变换算法。该算法通过对量测数据进行转换，能够更有效地分离和识别不良数据。在IEEE 4、IEEE 14和IEEE 30节点系统的数值案例分析中，这种方法在检测和识别不良数据方面显示出其优越性。等效电流量测变换算法的残差方程和协方差矩阵的表达式揭示了如何利用系统的冗余信息来改进不良数据的检测。矩阵的非对角块元素关系表明，即便在没有自然解耦特性的雅可比矩阵下，也可以通过某种方式解析出解耦特性，从而更准确地识别不良数据。
在电力系统中，不良数据的存在不仅影响单个数据点的准确性，还可能导致整个状态估计过程的偏差，进而影响电网的控制和管理。因此，不良数据的监测和辨识技术需要不断进步，以适应日益复杂的电力网络和更加精确的监控需求。
值得注意的是，随着技术的发展，人工智能和机器学习技术也被应用于电力系统不良数据的监测和辨识中。这些新技术通过模拟人类的识别和决策过程，可以在没有明确规则的情况下从大量数据中识别模式和异常，提高辨识不良数据的效率和准确性。
电力系统不良数据监测和辨识方法的研究对于提高状态估计的准确性和稳定性至关重要。通过对不良数据的有效监测和辨识，不仅可以保障电力系统的安全和稳定运行，而且对于实现高效能源管理、提高供电可靠性和促进电力市场的健康发展都具有重要意义。随着电力系统现代化和智能化的不断推进，这一研究领域也将不断开拓新的理论和技术，以满足未来电力系统发展的需求。
