에너지 및 질량 밸런스에서의 총체적 오류 탐지(Gross Error Detection)는 이상 값이나 비일관성을 식별해 데이터의 신뢰성을 확보하는 역할을 합니다. 이러한 사전 대응 방식은 에너지 네트워크 모델의 정확도를 높이며, 안전하고 효율적이며 경제적인 운영을 가능하게 합니다.
오차를 조기에 식별하는 것은 잘못된 의사결정과 운영상의 위험을 예방하는 데 중요합니다.
ENetOPT는 Global Test와 측정값 검정을 활용해 의심스러운 데이터를 선별하며, 각 측정값에 필요한 표준편차는 과거 데이터를 기반으로 자동 산출됩니다.