提高智能電能表可靠性技術(shù)研究綜述

馬永超，趙偉，黃松嶺

(清華大學(xué) 電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系，北京 100084)

0 引 言

隨著我國(guó)智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷深入，智能電能表逐步取代了傳統(tǒng)的電子式電能表，已成為目前電網(wǎng)中用量最多的電能表。截至2018年，我國(guó)已安裝智能電能表的用電戶(hù)累計(jì)達(dá)5.23億戶(hù)；國(guó)家電網(wǎng)公司安裝使用的電能計(jì)量表計(jì)中，智能電能表的占比高達(dá)98.83%[1]。2020年，全球智能電能表使用規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到10億只。智能電能表作為電力公司與用電戶(hù)之間的重要紐帶，其計(jì)量電能的準(zhǔn)確性與兩者的利益息息相關(guān)。此外，智能電能表還可實(shí)時(shí)監(jiān)控電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)維護(hù)電網(wǎng)安全有重要意義。然而據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)，每年電網(wǎng)中發(fā)生故障、拆回維修的智能電能表卻高達(dá)數(shù)百萬(wàn)只。因此，如何提高智能電能表可靠性成為目前的研究重點(diǎn)。與電子式電能表相比，智能電能表功能更多，結(jié)構(gòu)也更為復(fù)雜，其可靠性不僅涉及硬件性能，也與軟件密切相關(guān)。所以，智能電能表的故障原因多種多樣，且故障發(fā)生時(shí)，排查工作也更為復(fù)雜。

文章擬在介紹智能電能表基本結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，分別從固有可靠性和使用可靠性?xún)蓚€(gè)方面，對(duì)現(xiàn)有的旨在有效提高智能電能表可靠性的各種技術(shù)進(jìn)行較全面、系統(tǒng)地歸納和梳理。

1 智能電能表結(jié)構(gòu)及其可靠性概述

根據(jù)國(guó)際法制計(jì)量組織(OIML)頒布的關(guān)于智能電能表標(biāo)準(zhǔn)的建議，我國(guó)結(jié)合自身實(shí)際，目前生產(chǎn)和使用的智能電能表多采用雙芯結(jié)構(gòu)[2-3]。本節(jié)概述智能電能表的結(jié)構(gòu)及功能，并分析影響智能電能表可靠性的主要因素。

1.1 智能電能表的結(jié)構(gòu)及其功能

為了保障智能電能表的關(guān)鍵性能即計(jì)量性能免受干擾，實(shí)現(xiàn)軟硬件分離的要求，國(guó)家電網(wǎng)公司2016年發(fā)布了R46雙芯智能電能表構(gòu)建技術(shù)方案，其原理結(jié)構(gòu)如圖1所示[3]。R46雙芯智能電能表包含了法制計(jì)量MCU和管理MCU兩部分。其中，法制計(jì)量MCU負(fù)責(zé)控制電能計(jì)量工作，具有電壓電流采樣、電能計(jì)量、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等功能；管理MCU則負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、軟件升級(jí)、遠(yuǎn)程抄表、電費(fèi)充值等功能。智能電能表結(jié)構(gòu)上采用“雙芯”方案，就從物理上實(shí)現(xiàn)了計(jì)量功能與非計(jì)量功能的隔離，提高了軟件性能的可測(cè)試性，可保證在不影響電能計(jì)量功能前提下，對(duì)其軟件進(jìn)行升級(jí)以及數(shù)據(jù)采集等高級(jí)操作。

圖1 R46雙芯智能電能表原理結(jié)構(gòu)框圖

相比于普通電子式電能表，智能電能表依托數(shù)字測(cè)量和數(shù)字通信技術(shù)，其功能更為強(qiáng)大，主要包括通信、數(shù)據(jù)抄讀、模式(授信或預(yù)付費(fèi))變更、電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)、用戶(hù)負(fù)載監(jiān)控以及在線(xiàn)系統(tǒng)升級(jí)等。

1.2 智能電能表的可靠性

產(chǎn)品的可靠性，是指產(chǎn)品在規(guī)定的條件及時(shí)間內(nèi)完成指定功能的能力。對(duì)于智能電能表，其使用的條件包括溫濕度、電磁環(huán)境、電能質(zhì)量、用戶(hù)負(fù)載特性，等等。智能電能表的可靠性，又可分為固有可靠性及使用可靠性[4]。

智能電能表的固有可靠性，是指智能電能表出廠(chǎng)前，在設(shè)計(jì)時(shí)考慮它使用場(chǎng)景及工作環(huán)境條件下所體現(xiàn)的可靠性高低，是在其設(shè)計(jì)生產(chǎn)過(guò)程中確立的。對(duì)設(shè)計(jì)制造過(guò)程而言，智能電能表的可靠性主要涉及架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件可靠性及軟件可靠性三個(gè)方面。

智能電能表的使用可靠性，是指智能電能表實(shí)際使用過(guò)程中所呈現(xiàn)的可靠性，是安裝、工作環(huán)境、使用方法、維修等因素綜合作用的結(jié)果。智能電能表使用過(guò)程中，既受到環(huán)境因素(溫濕度、鹽霧、電磁環(huán)境)的影響，也與電能質(zhì)量、用戶(hù)用電行為等有關(guān)。此外，智能電能表所用元器件的老化，也是影響其使用可靠性的重要因素之一。

智能電能表設(shè)計(jì)制造上，通常會(huì)對(duì)溫濕度、電磁干擾等環(huán)境因素的影響給予考慮。因此，在智能電能表的實(shí)際使用中，應(yīng)更關(guān)注電能質(zhì)量、用戶(hù)行為和元器件老化等與其使用可靠性的關(guān)系。

2 固有可靠性技術(shù)研究

智能電能表的固有可靠性由設(shè)計(jì)和制造過(guò)程決定。目前，針對(duì)提高智能電能表固有可靠性技術(shù)的研究，主要集中在智能電能表的架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件可靠性分析、軟件可靠性測(cè)試等三個(gè)方面。

2.1 智能電能表的框架設(shè)計(jì)

智能電能表的框架結(jié)構(gòu)，決定著其內(nèi)部各功能單元的物理連接方式，也決定著其實(shí)現(xiàn)法制計(jì)量與非法制計(jì)量部分相分離需采用何種技術(shù)手段。設(shè)計(jì)采用合理的框架結(jié)構(gòu)，能有效降低各功能模塊之間的相互影響，減小管理芯發(fā)生故障時(shí)對(duì)電能計(jì)量功能的影響，以保障并提高智能電能表的固有可靠性。

目前智能電能表的架構(gòu)方案，主要有“雙芯”、“單芯雙核”和分體式等方案[5]。文獻(xiàn)[5]對(duì)這3種方案的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較分析，總結(jié)出了各方案的優(yōu)缺點(diǎn)，見(jiàn)文獻(xiàn)[5]的表2。在這三種方案中，“雙芯”方案的可靠性較高，但可擴(kuò)展性差，“單芯雙核”方案由于計(jì)量算法不確定，其可靠性難以保障。比較結(jié)果說(shuō)明，合理的框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可有效提高智能電能表的固有可靠性?；诒容^結(jié)果，研究者提出了以基表+主控板+功能模塊的智能電能表設(shè)計(jì)方案。該方案能較好地實(shí)現(xiàn)智能電能表法制計(jì)量功能部分與非法制計(jì)量部分的分離，減小其他功能模塊對(duì)核心模塊即電能計(jì)量模塊的影響；而且，該設(shè)計(jì)方案還便于對(duì)軟件的可靠性進(jìn)行獨(dú)立測(cè)試和分析，可提高智能電能表固有可靠性的檢測(cè)效率。

目前國(guó)內(nèi)有關(guān)智能電能表架構(gòu)的研究，主要還是以雙芯結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，經(jīng)仔細(xì)規(guī)劃設(shè)計(jì)各功能模塊、改進(jìn)接口等方式，減少各功能模塊之間的相互影響，保證數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)耐暾院涂煽啃?，從而切?shí)保障智能電能表的固有可靠性。例如，文獻(xiàn)[6]設(shè)計(jì)出一款單相智能電能表，具體以STM32為主控芯片，配合專(zhuān)業(yè)的計(jì)量芯片ATM90E26，并以BC-95作為NB-IoT的無(wú)線(xiàn)通信芯片，實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，可提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴ａ槍?duì)現(xiàn)有雙芯智能電能表存在浪費(fèi)晶體、增加變壓器設(shè)計(jì)難度以及可能惡化電能質(zhì)量等問(wèn)題，文獻(xiàn)[7]提出一種自帶隔離功能的雙芯電能表設(shè)計(jì)方案，具體結(jié)構(gòu)見(jiàn)文獻(xiàn)[7]中的圖3。該方案增加了隔離電路，去掉了數(shù)字處理電路、寄存器電路，并優(yōu)化了電源電路設(shè)計(jì)，降低了各功能模塊之間的相互干擾，以及因電壓不穩(wěn)導(dǎo)致出現(xiàn)計(jì)量故障的概率，提高了智能電能表的固有可靠性。

2.2 智能電能表硬件可靠性技術(shù)

相比于普通電能表，智能電能表的結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，元器件數(shù)量及類(lèi)型更多樣，因此，硬件可靠性是智能電能電表固有可靠性的重要組成部分。為提高智能電能表硬件的可靠性，需要對(duì)組成其硬件的各個(gè)部分的可靠性進(jìn)行分析[8]，選擇合適、耐用的元器件。目前，提高智能電能表硬件可靠性的研究路線(xiàn)主要有三類(lèi)：一是利用現(xiàn)代可靠性分析理論，對(duì)智能電能表的元器件進(jìn)行分析，尋找薄弱環(huán)節(jié)，判斷智能電能表可靠性的高低；二是采用加速老化試驗(yàn)，測(cè)試智能電能表整體的硬件可靠性，分析故障出現(xiàn)的部位、發(fā)生的概率及其物理機(jī)理；三是直接對(duì)智能電能表中的關(guān)鍵模塊進(jìn)行改進(jìn)，以改善并提高電能表的固有可靠性。

2.2.1 智能電能表硬件可靠性分析技術(shù)

硬件可靠性分析技術(shù)，可以幫助設(shè)計(jì)者發(fā)現(xiàn)智能電能表硬件設(shè)計(jì)上存在的薄弱環(huán)節(jié)，還可對(duì)智能電能表整體的硬件可靠性進(jìn)行預(yù)估，為設(shè)計(jì)者改進(jìn)和優(yōu)化硬件設(shè)計(jì)方案提供指導(dǎo)。智能電能表硬件可靠性分析的具體流程，如圖2所示。選擇可靠性分析模型(如元器件應(yīng)力分析模型、故障樹(shù)模型，等)，根據(jù)元器件手冊(cè)或歷史數(shù)據(jù)對(duì)各部分進(jìn)行打分，或者根據(jù)需求進(jìn)行必要的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析并打分，最后得到智能電能表硬件產(chǎn)品的綜合得分，而這正是智能電能表固有可靠性高低的具體體現(xiàn)。

圖2 硬件可靠性分析流程圖

文獻(xiàn)[9]采用元器件應(yīng)力法，以Telcordia SR-332手冊(cè)為理論指導(dǎo)，對(duì)某型號(hào)智能電能表的各硬件模塊及不同溫度下智能電能表的整表失效率進(jìn)行了分析。結(jié)果得到，工作溫度每升高15 ℃，該型號(hào)智能電能表的失效率就增加一倍。因此指出，制造智能電能表時(shí)，應(yīng)十分關(guān)注其硬件的溫度特性。

2.2.2 基于高加速壽命試驗(yàn)的硬件可靠性研究

智能電能表硬件可靠性分析技術(shù)，只能對(duì)所用元器件的質(zhì)量對(duì)智能電能表的影響進(jìn)行分析，但制造工藝、原材料缺陷等，也影響著智能電能表的固有可靠性[10]。因此，只采用硬件可靠性分析技術(shù)考察智能電能表的硬件可靠性仍有一定局限性。為了全面分析智能電能表整體的可靠性，還可以采用高加速壽命試驗(yàn)的方法。

加速試驗(yàn)在設(shè)計(jì)應(yīng)力條件時(shí)，不能超過(guò)產(chǎn)品的極限條件，因此試驗(yàn)時(shí)間較長(zhǎng)。而高加速壽命試驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)力條件時(shí)，往往會(huì)超過(guò)產(chǎn)品所能承受的極限應(yīng)力，這樣便可快速暴露智能電能表產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制造缺陷，極大縮短試驗(yàn)進(jìn)程。文獻(xiàn)[11]就采用高加速壽命實(shí)驗(yàn)，分析了溫度和隨機(jī)振動(dòng)等對(duì)智能電能表可靠性的影響。結(jié)果表明，溫度變化會(huì)導(dǎo)致絕緣材料的老化；而隨機(jī)振動(dòng)，則會(huì)導(dǎo)致智能電能表內(nèi)部結(jié)構(gòu)變形、連接松脫以及原有電氣缺陷被擴(kuò)大，造成智能電能表硬件故障。該研究彌補(bǔ)了硬件可靠性分析技術(shù)的不足，為智能電能表硬件可靠性研究提供了有益參考。

2.2.3 智能電能表關(guān)鍵模塊可靠性研究

可靠性預(yù)計(jì)技術(shù)以及實(shí)際使用情況都表明，智能電能電表的可靠性主要取決于供電電源模塊、計(jì)量模塊、控制CPU等幾個(gè)關(guān)鍵模塊。目前關(guān)于供電電源模塊的研究最多，此外，也有不少研究者選擇不同類(lèi)型、不同品牌的芯片對(duì)計(jì)量模塊和控制模塊進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，以提高智能電能表的可靠性。

文獻(xiàn)[12]針對(duì)電能表電池欠壓?jiǎn)栴}，利用軟件仿真實(shí)驗(yàn)，提出增加掉電檢測(cè)電路及增加電解電容等優(yōu)化措施，能夠有效減少電池欠壓故障，為智能電能表穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。文獻(xiàn)[13]選用開(kāi)關(guān)電源為智能電能表供電，實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，相比于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中采用線(xiàn)性穩(wěn)壓電源，改用開(kāi)關(guān)電源能降低器件的額外損耗，從而提高電能的利用效率，而且體積也更為小巧。針對(duì)電源電路易受到電磁騷擾影響，文獻(xiàn)[14]提出在電源模塊中增加隔離變壓器，以有效規(guī)避地線(xiàn)環(huán)路電流干擾，尤其是低頻干擾。

計(jì)量單元故障也是智能電能表的主要故障之一。針對(duì)于此，文獻(xiàn)[15]對(duì)導(dǎo)致智能電能表計(jì)量故障的原因進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)故障原因包括器件質(zhì)量損傷、電損傷、PCB電路布線(xiàn)不當(dāng)?shù)?，進(jìn)而提出應(yīng)從關(guān)鍵物料、工藝管控、驗(yàn)證試驗(yàn)等環(huán)節(jié)嚴(yán)格把控，以切實(shí)提高計(jì)量模塊的工作可靠性。

2.3 智能電能表軟件測(cè)試技術(shù)

智能電能表具有強(qiáng)大的功能，離不開(kāi)其中豐富可靠的功能軟件。智能電能表的固有可靠性中，就包含有其中軟件的可靠性?，F(xiàn)有的關(guān)于智能電能表軟件可靠性的分析研究，主要是基于軟件測(cè)試技術(shù)開(kāi)展的，即通過(guò)人工檢查或采用自動(dòng)測(cè)試的方法，對(duì)智能電能表中的程序源代碼、軟件整體架構(gòu)、接口設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)流等方面的性能進(jìn)行測(cè)試和審查，排除因程序設(shè)計(jì)不當(dāng)造成的各種軟件故障，以此提高智能電能表的固有可靠性。然而，目前國(guó)內(nèi)外并沒(méi)有統(tǒng)一的智能電能表軟件測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)外雖出臺(tái)了相關(guān)檢測(cè)指南，但局限于文檔審查和源代碼檢查，其可信度及可靠性都不夠高[16-17]。

軟件檢測(cè)技術(shù)，一般分為靜態(tài)技術(shù)和動(dòng)態(tài)技術(shù)。靜態(tài)技術(shù)是指對(duì)文檔、源代碼等進(jìn)行審查，其效率低，人工成本高，且只能發(fā)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題，可靠性不高。而動(dòng)態(tài)測(cè)試，包括有白盒測(cè)試、黑盒測(cè)試以及灰盒測(cè)試等三種方法[18]，具體通過(guò)設(shè)計(jì)適當(dāng)實(shí)驗(yàn)，檢測(cè)軟件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流、控制流，或者檢查是否能正常完成所設(shè)計(jì)的功能。動(dòng)態(tài)測(cè)試的自動(dòng)化程度高，人工成本低，能更好地體現(xiàn)軟件自身的功能屬性，可靠性更高[19]。目前關(guān)于智能電能表軟件測(cè)試的研究，也主要是圍繞動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)展開(kāi)的。

文獻(xiàn)[19]基于FPGA(Field Programmable Gate Array)環(huán)境，開(kāi)發(fā)出了一套智能電能表軟件自動(dòng)檢測(cè)程序。具體是利用FPGA模擬智能電能表外圍的功能模塊，采用故障注入法及接口測(cè)試法，對(duì)智能電能表的軟件進(jìn)行檢測(cè)。驗(yàn)證結(jié)果表明，該方法能較為全面地測(cè)試智能電能表軟件的各種功能，提高了其軟件性能的檢測(cè)效率，為智能電能表軟件可靠性分析提供了有效的技術(shù)支持。文獻(xiàn)[20]提出一種基于數(shù)據(jù)流、模塊化的智能電能表軟件設(shè)計(jì)方案，并借鑒硬件高加速壽命實(shí)驗(yàn)的模式，提出了一種智能電能表軟件加速可靠性檢驗(yàn)方案，并配合故障注入法，測(cè)試了智能電能表完整生命周期的軟件性能。仿真驗(yàn)證表明，該方法能夠大大縮短智能電能表軟件性能的測(cè)試時(shí)間，而且能充分測(cè)試智能電能表整個(gè)使用過(guò)程中其軟件的運(yùn)行性能，使得對(duì)智能電能表軟件可靠性的分析可做到更為完整全面，并對(duì)智能電能表軟件測(cè)試方法設(shè)計(jì)也有借鑒指導(dǎo)意義。

3 使用可靠性技術(shù)研究

智能電能表使用過(guò)程中，受使用環(huán)境、電能質(zhì)量、用戶(hù)用電行為異常、裝表接線(xiàn)不牢固等因素的影響，可能出現(xiàn)計(jì)量超差、反向計(jì)量、死機(jī)甚至燒毀等問(wèn)題，造成其使用可靠性降低。為提高智能電能表的使用可靠性，目前的研究思路主要有三種：(1)根據(jù)智能電能表的使用條件進(jìn)行誤差補(bǔ)償；(2)對(duì)智能電能表的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線(xiàn)檢測(cè)，以判斷其使用可靠性的高低；(3)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行故障診斷或故障預(yù)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題或故障隱患。

3.1 計(jì)量誤差補(bǔ)償

計(jì)量電能的準(zhǔn)確度，是反映智能電能表使用可靠性的最重要指標(biāo)之一。排除存在竊電外，智能電能表計(jì)量電能的準(zhǔn)確度，主要與電能質(zhì)量、負(fù)荷大小以及環(huán)境溫度等有關(guān)[21]。前兩者造成的誤差，一般與智能電能表的計(jì)量模塊的軟硬件設(shè)計(jì)有關(guān)，很難在使用過(guò)程中消除。但由溫度造成的智能電能表計(jì)量不準(zhǔn)、可靠性降低等問(wèn)題，則可通過(guò)后期的誤差補(bǔ)償加以補(bǔ)償或改善。

文獻(xiàn)[22]開(kāi)展了低溫環(huán)境下智能電能表計(jì)量性能的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，并利于Matlab和Origin等軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，低溫下，智能電能表計(jì)量電能的誤差會(huì)增大；進(jìn)而建立了不同負(fù)荷下電能表誤差隨溫度變化的數(shù)學(xué)模型，對(duì)智能電能表計(jì)量誤差消除提供了理論依據(jù)。文獻(xiàn)[23]基于熱力學(xué)模型，仿真分析了智能電能表CPU、采樣電阻器和計(jì)量芯片的溫度分布情況，并實(shí)測(cè)了采樣電阻器和計(jì)量芯片的溫度特性，進(jìn)而設(shè)計(jì)出一種標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的適用溫度范圍內(nèi)智能電能表計(jì)量誤差自適應(yīng)校正方案。

3.2 智能電能表運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)

相比傳統(tǒng)的電能表，智能電能表依據(jù)測(cè)得的電參量，可以從多個(gè)維度和層面去形成更加豐富的數(shù)據(jù)信息。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)信息，可以判斷智能電能表的運(yùn)行狀態(tài)，為維修和更換工作提供指導(dǎo)，從而切實(shí)提高智能電能表的使用可靠性。

目前，關(guān)于智能電能表運(yùn)行狀態(tài)的檢測(cè)技術(shù)，主要以產(chǎn)品全壽命周期理論為基礎(chǔ)，結(jié)合采用模式識(shí)別、聚類(lèi)分析等算法，對(duì)智能電能表的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[24]將智能電能表的全壽命周期細(xì)分為研發(fā)設(shè)計(jì)、物料采購(gòu)、生產(chǎn)制造、出廠(chǎng)供貨、驗(yàn)收檢測(cè)、倉(cāng)儲(chǔ)配送、安裝運(yùn)行、拆除報(bào)廢共8個(gè)階段，利用上述方法，先對(duì)不同階段分別進(jìn)行分析評(píng)估，再綜合各階段的評(píng)估結(jié)果，對(duì)智能電能表運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)劣做出評(píng)價(jià)。目前，國(guó)內(nèi)已有多家省網(wǎng)電力公司在采用這樣的智能電能表運(yùn)行狀態(tài)在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)。

文獻(xiàn)[25]將無(wú)線(xiàn)射頻識(shí)別，俗稱(chēng)電子標(biāo)簽RFID(Radio Frequency Identification)通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)云平臺(tái)技術(shù)等，都應(yīng)用于智能電能表在線(xiàn)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)，建立了一個(gè)智能電能表全壽命周期管理系統(tǒng)。文獻(xiàn)[26]采用缺陷扣分法和三角模糊數(shù)層次分析法，對(duì)智能電能表全壽命周期評(píng)價(jià)體系加以改進(jìn)優(yōu)化，形成了更為合理的評(píng)價(jià)流程，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的可信度。

3.3 智能電能表在線(xiàn)故障診斷技術(shù)研究

智能電能表運(yùn)行過(guò)程中，可能發(fā)生各種類(lèi)型的故障，其中，有些故障很容易排查，而有些則比較隱蔽。如果能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并對(duì)其類(lèi)型進(jìn)行診斷，則能極大提高智能電能表的運(yùn)維管理水平，從而提高智能電能表的使用可靠性。而且研究表明，智能電能電表發(fā)生較為嚴(yán)重的故障前，其運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息往往有所預(yù)示。依據(jù)這些先兆信息，若能提前預(yù)測(cè)智能電能表是否將發(fā)生故障，就能提前檢修，降低其發(fā)生事故的概率，從而提升其使用可靠性。因此，針對(duì)智能電能表故障在線(xiàn)診斷技術(shù)的研究，通常有兩種思路：一是智能電能表已發(fā)生故障，分析其運(yùn)行數(shù)據(jù)信息，判斷具體故障原因；二是對(duì)其運(yùn)行數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，從而預(yù)測(cè)即將發(fā)生故障的類(lèi)型。目前關(guān)于智能電能表故障診斷技術(shù)的研究，多采用人工智能算法，典型的如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類(lèi)、模式識(shí)別、決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、貝葉斯等算法。

3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

智能電能表產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息具有結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一、非持續(xù)、隨機(jī)以及噪聲廣泛存在等特點(diǎn)，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有較好的非線(xiàn)性映射能力，能夠很好地挖掘智能電能表故障類(lèi)型與數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程可分為三個(gè)階段：(1)簡(jiǎn)易線(xiàn)性前向傳播；(2)非線(xiàn)性反向傳播；(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化。

文獻(xiàn)[27]采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析了智能電能表故障數(shù)據(jù)信息與其他數(shù)據(jù)信息之間的聯(lián)系，其具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程，可參見(jiàn)文獻(xiàn)[27]。訓(xùn)練結(jié)果表明，“誤差超差”和“RS-485通信失敗”這兩種故障與智能電能表的其他測(cè)量數(shù)據(jù)信息有關(guān)，正確性為75%。文獻(xiàn)[28]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)智能電能表的軟件故障進(jìn)行分類(lèi)，并通過(guò)Matlab驗(yàn)證了方法的可行性。文獻(xiàn)[29]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)用戶(hù)的用電行為，對(duì)智能電能表的負(fù)荷情況進(jìn)行預(yù)估，以分析智能電能表的老化情況。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法雖然能夠挖掘智能電能表各種數(shù)據(jù)信息與故障數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)故障的前兆，但由于該算法的理論不夠完備，還不能很好地解釋結(jié)果的關(guān)聯(lián)性。對(duì)研究人員而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更像是一個(gè)黑盒系統(tǒng)，對(duì)可靠性要求較高的電網(wǎng)來(lái)說(shuō)，它更適合作為故障先兆的挖掘技術(shù)，但若用于在線(xiàn)檢測(cè)，則存在一定風(fēng)險(xiǎn)。

3.3.2 貝葉斯算法

貝葉斯算法一般被用于故障類(lèi)型預(yù)測(cè)。該算法具有以下3個(gè)特征：一是能夠綜合先驗(yàn)及后驗(yàn)數(shù)據(jù)信息，降低數(shù)據(jù)信息的不穩(wěn)定性；二是可處理不完整的數(shù)據(jù)信息集合；三是可找到不同數(shù)據(jù)信息之間的因果關(guān)系。研究驗(yàn)證結(jié)果表明，相比于其他人工智能算法，貝葉斯算法十分適用于智能電能表的故障分析。在實(shí)際研究過(guò)程中，一般將貝葉斯算法與其他算法結(jié)合使用，由此，既可發(fā)揮貝葉斯算法雙向推理優(yōu)勢(shì)，同時(shí)，又可簡(jiǎn)化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；或者可融合更多數(shù)據(jù)信息，以提高預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度。

文獻(xiàn)[30]提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能電能表故障分類(lèi)與預(yù)測(cè)模型。具體地，他們采用評(píng)分-搜索算法中的K2算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，經(jīng)過(guò)對(duì)320 000條數(shù)據(jù)信息的訓(xùn)練，該模型在故障預(yù)測(cè)上表現(xiàn)出較好的有效性。文獻(xiàn)[31]為分析環(huán)境因素對(duì)智能電能表可靠性的影響，提出了一種貝葉斯ZINB模型，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在特定環(huán)境因素下，該模型能準(zhǔn)確預(yù)估智能電能表故障的變化特征。

3.3.3 K-means聚類(lèi)算法

K-means算法是非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種經(jīng)典聚類(lèi)算法，可將數(shù)據(jù)信息庫(kù)中相似的未加標(biāo)注的數(shù)據(jù)信息聚為一類(lèi)。實(shí)現(xiàn)的流程主要為：(1)隨機(jī)選取初始聚類(lèi)中心；(2)對(duì)剩余部分進(jìn)行劃分歸類(lèi)；(3)根據(jù)劃分歸類(lèi)結(jié)果，重新計(jì)算各類(lèi)均值(聚類(lèi)中心)，然后重復(fù)步驟(2)，直到滿(mǎn)足終止條件。

文獻(xiàn)[32]將K-means算法與云理論相結(jié)合，建立了一種智能電能表故障數(shù)據(jù)信息的多層云模型。驗(yàn)證結(jié)果表明，該模型可很好地模擬智能電能表故障數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和模糊性，同時(shí)又可對(duì)常見(jiàn)故障進(jìn)行定位排序。

3.3.4 其他

由于智能電能表的故障數(shù)據(jù)信息具有非連續(xù)性、結(jié)構(gòu)不完整、隨機(jī)性強(qiáng)的特點(diǎn)，所以并非所有的人工智能算法都適用于智能電能表的故障分析。除上述幾種算法外，還有關(guān)聯(lián)規(guī)則、基于C5.0算法構(gòu)建決策樹(shù)[33]等算法，也常用于對(duì)智能電能電表故障的識(shí)別。

此外，智能電能電表的液晶顯示也常出現(xiàn)問(wèn)題。鑒于此，文獻(xiàn)[34]基于圖像分割、模板匹配方法，設(shè)計(jì)出一套針對(duì)智能電能表液晶屏顯示缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試證明，該系統(tǒng)可有效檢測(cè)出液晶顯示的筆畫(huà)缺省、顯示失效等問(wèn)題，能彌補(bǔ)人眼觀察造成的標(biāo)準(zhǔn)不一、準(zhǔn)確度差、隨機(jī)性大的不足，有效提高運(yùn)維檢測(cè)水平，從而改善智能電能表的使用可靠性。

4 智能電能表可靠性技術(shù)研究趨勢(shì)展望

智能電能表在電能計(jì)量、電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)、用戶(hù)用電行為預(yù)測(cè)、電價(jià)政策制定等領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。所以，提高智能電能表的可靠性已成為目前重要的研究方向之一。智能電能電表可靠性技術(shù)，涉及智能電能表的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件選擇、軟件測(cè)試、在線(xiàn)監(jiān)測(cè)、大數(shù)據(jù)挖掘等眾多技術(shù)領(lǐng)域，其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)主要有以下四個(gè)方面：

(1)改進(jìn)智能電能表的核心功能模塊，如供電電源、采樣功能模塊等，從而切實(shí)提高其薄弱環(huán)節(jié)的可靠性。供電電源模塊應(yīng)朝著低功耗、小體積、高性能方向改進(jìn)；采樣功能模塊的發(fā)展趨勢(shì)為高頻率、高精度、寬幅度；

(2)進(jìn)一步完善智能電能表硬件可靠性分析技術(shù)?，F(xiàn)有的方法大多依賴(lài)于元器件可靠性手冊(cè)，具有較大的局限性。未來(lái)應(yīng)基于黑盒測(cè)試、灰盒測(cè)試?yán)碚摚⒅悄茈娔鼙碛布阅茏詣?dòng)化分析平臺(tái)，提升檢測(cè)效率。此外，還可以借助仿真技術(shù)，對(duì)智能電能表所用元器件的性能進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；

(3)規(guī)范軟件測(cè)試流程，結(jié)合動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù)開(kāi)發(fā)智能電能表軟件自動(dòng)測(cè)試平臺(tái)。隨著智能電能表的升級(jí)換代，其軟件功能更為豐富多樣，架構(gòu)也更加復(fù)雜。軟件性能必將成為影響智能電能表可靠性的更重要因素。因此，必須制定統(tǒng)一的測(cè)試規(guī)范，并提高智能電能表軟件的自動(dòng)化檢測(cè)能力；

(4)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立智能電能表運(yùn)行狀態(tài)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高智能電能表故障預(yù)測(cè)、故障類(lèi)型識(shí)別能力，優(yōu)化并完善現(xiàn)有的智能電能表運(yùn)行狀態(tài)的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

5 結(jié)束語(yǔ)

目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于智能電能表可靠性技術(shù)的研究日益受到關(guān)注。國(guó)家電網(wǎng)公司和南方電網(wǎng)公司正聯(lián)合多家省級(jí)電力公司和智能電能表重點(diǎn)生產(chǎn)企業(yè)，基于對(duì)智能電能表全壽命周期所涉及大量具體影響因素的歸類(lèi)、分級(jí)和分析，從計(jì)量、標(biāo)準(zhǔn)、檢驗(yàn)檢測(cè)、合格評(píng)定等關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)層面，狠抓提高智能電能表質(zhì)量即可靠性的能力建設(shè)，力爭(zhēng)盡早形成統(tǒng)一的旨在確實(shí)提升我國(guó)智能電能表可靠性的行業(yè)規(guī)范。

文章從固有可靠性和使用可靠性?xún)蓚€(gè)方面，對(duì)現(xiàn)有智能電能表可靠性技術(shù)及相關(guān)研究進(jìn)行了分類(lèi)、歸納和梳理，進(jìn)而論及了智能電能表可靠性技術(shù)發(fā)展進(jìn)步的趨勢(shì)。提出在未來(lái)的研究中，應(yīng)該更加注重與現(xiàn)代可靠性分析、人工智能、自動(dòng)化、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融合，以切實(shí)提高智能電能表的研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、性能檢測(cè)及運(yùn)維管理水平。