加權最小二乘法（WLS）是一種在電力系統狀態估計中廣泛套用的算法。它基於正交變換法，如行處理和二乘Givens變換，被認為是高效的算法之一。當量測數據嚴格服從常態分配時，WLS能夠提供具有最小方差和無偏性的估計結果。儘管WLS的數學模型簡單且計算方法直接，但它缺乏抵抗不良數據（也稱為粗差）的能力。
WLS的估計目標是通過最小化殘差的總和來找到狀態變數的最佳估計值。具體來說，如果z是量測矢量，h(x)是狀態矢量的非線性函式，那麼量測殘差v可以通過以下方式計算：
\[ v = z - h(x) \]
WLS的目標函式是：
\[ J = \sum_{i=1}^{m} w_i v_i^2 \]
其中\( w_i \)是量測i的權重。
與WLS相比，WLAV（加權最小絕對值）是一種L1範數估計方法，它具有很強的抗禦不良數據的能力。在電力系統狀態估計中，WLAV在檢測和辨識不良數據方面表現優於WLS。
總結來說，WLS是一種有效的統計工具，適用於處理服從常態分配的數據。然而，它的一個主要局限性是缺乏對不良數據的抵抗力。在實際套用中，可能需要結合其他技術（如WLAV）來提高對不良數據的處理能力。