智能电能表状态检验评价指标体系及在线平台开发*

罗群，刘春雨，张家安，张健，王首堃，葛磊蛟

（1.国网天津市电力公司电力科学研究院，天津300384；2.河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130；3.天津大学电气与自动化工程学院，天津300072）

0 引 言

随着智能电网的发展，作为电力企业加强精益化管理、提高优质服务水平、拓展电力市场、创新交易手段等重要依托的智能电能表，在我国得到了大规模应用。为此，现有人工式智能电能表现场固定周期检验判断表计是否超差，不仅耗费大量的人力、物力，存在一定的现场作业危险性，而且无法及时有效地发现智能电能表的运行异常，已经无法满足智能电能表精益化运维需求。因此，基于智能电能表的技术特点，充分利用营销业务应用系统、用电信息采集系统、计量生产调度系统等信息系统的数据，设计了一种智能电网状态在线检验评价指标及其在线平台方案。

国内外学者对智能电能表及其相关系统进行了一些研究，取得了一些成果。文献［1-2］描述了利用云计算技术、大数据处理技术对智能电能表的海量数据采集、传输和处理。也有一些学者对智能电能表的概念［3-4，9］、产品设计方案［5-7］、功能设计［8，10］、测试的检验方法［11］和通信方式［12-13］等方面进行了深入探讨。同时，在评价指标系统的构建方法方面，文献［14-17］重点阐述了评价指标的构建原则，以及赋权值的求取方法等。文献［18］探讨了智能电能表在智能家庭能量管理系统中的作用。文献［19］讨论了智能电网工程中智能电能表的通信方式优选。总体而言，通过构建智能电能表的在线评价平台，及时发现智能电能表的运行或者设计缺陷，从当前检索情况看所涉及的文献不多。

为此，提出了一种智能电网状态在线检验评价指标及其在线平台设计方案，为在线运行的智能电能表缺陷检查和运行维护提供有力依据。首先，分析了智能电能表状态检验的影响因素，详细阐述了智能电能表状态检验评价指标体系；其次，设计了智能电能表在线检测评价平台的系统架构和业务流程；最后，通过天津市一个城区的实际案例，验证了评价指标和在线系统的适用性，以期为智能电能表的精益化运维提供一定的参考价值。

1 智能电能表状态评价指标体系

1.1 智能电能表状态检验的影响因素分析

随着电力营销业务的发展，智能电能表不仅安装数量非常大，遵循的DL/T 448-2000《电能计量装置技术管理规程》等检验标准和规范也相对成熟，对其进行人工式的状态检测普及度也相对较高；总体而言，智能电能表状态检验可分为短时间一次性的入网检测和长时间的在线检测，其中，短时间一次性的入网检测主要包括招标前、供货前和到货后，主要对智能电能表的基本功能和性能进行核准入网检测，可采用抽检、半检、全检等方式；长时间的在线检测主要包括运行中直至退出运行，一般根据运行管理方式不同采用相应的抽检、事故检、全检等方式。文章的重点在于后者，智能电能表长时间的在线检测，其核心要点是判断智能电能表是否超差，为电网企业的计量计费提供可靠保障，但超差的影响因素却是多方面，主要有产品本身的误差稳定性、供应厂商产品品质的运行可靠性、产品运行过程中的潜在隐患和产品所处在的客观因素等，下面将详细阐述。

（1）产品本身的误差稳定性

智能电能表作为一个计量计费的电子设备，其生产流程尽管依据一定的国际、国家和行业标准，但由于生产工艺、设计水平、检测条件和运行环境等不同厂家，水平各异，出现一定的超差范围，也是工程和产品设计所容许，一般要求不超过2%。然而，如何保证大批量的产品，整体的误差水平处在一个稳定的范围，从检测的角度其主要技术手段不外乎有实验室入网检测、现场运行的抽检和后续的数学分析计算；

（2）供应厂商产品品质的运行可靠性

智能电能表涉及千家万户，其安装规模非常大，国际国内的生产厂商也是成千上万，各自的技术水平和优势各异，同时安装的产品批次和运行时间长短等差异较大，其运行可靠性应该着眼于同一厂家同一批次产品的纵向对比；

（3）产品运行过程中的潜在隐患

智能电能表的产品功能设计，不同的厂家所选用的方式方法各异，且为满足一些特殊功能，不同厂家会对一些设计要点有所侧重，但是智能电能表在线运行过程中，其主要功能是电量计费数值和时钟记录的准确性，应该作为其重点隐患排查对象；

（4）产品所处在的客观要素

智能电能表是一个安装在用户侧的所属电网企业资产的电子产品，一方面牵涉到实际的电力用户，尽管电网企业采用铅封、箱装等各种防护措施，但是其人为破坏时有发生；另一方面是智能电能表的生产企业或者第三方企业，是否可以保证其对产品的维护能力，从而满足日常的运维要求。

1.2 状态评价指标

依据智能电能表状态检验的影响因素，遵循统一性、规范性、一体化和先进性的原则，构建状态评价指标体系，如图1所示。

图1 智能电能表状态评价指标体系Fig.1 State evaluation indexes system of smart meters

（1）误差稳定性指标A1

误差稳定性是评价智能电能表产品本身在线运行误差的一个基本尺度，主要包括实验室基本误差A11、现场检测运行误差A12和同批次误差分散性A13。

式中S1是智能电能表在额定工作电压UN，额定工作电流IN和功率因数cosφ为1的条件下的误差值；S2是智能电能表在额定工作电压UN、额定工作电流0.05IN和功率因数cosφ为0.5的条件下的误差值；S3是智能电能表在额定工作电压UN、额定工作电流Imax和功率因数cosφ为1的条件下的误差值。这些数据可从计量生产调度系统中直接读取。

A12是一个实际现场实负荷测试所得的误差值，可从营销业务应用系统读取记录数据。

式中N是同一批次的智能电能表总数量；xi是第i个智能电能表在额定负荷点，功率因数cosφ为1的基本误差；是同一批次的智能电能表基本误差平均值。这些数据可从计量生产调度系统中读取。

（2）运行可靠性指标A2

运行可靠性是智能电能表在线运行的基本评价指标，主要包括同厂家批次退货率A21、同批次运行故障率A22和在线运行时间A23。

式中T退回是同一供应商同一批次不合格退货总量；T总是同一供应商同一批次供货总量。该数据可从计量生产调度系统中读取。

式中T故障是同一供应商同一批次出现的故障表计总量；T总是同一供应商同一批次在线运行的智能电能表总量。可从计量生产调度系统中读取该数据。

A23是智能电能表的在线运行时间，一般以0.5年为一个计数周期，不够0.5年按照0.5计算，其数据可从计量生产调度系统中读取。

（3）潜在隐患指标A3

潜在隐患是表征智能电能表在线运行过程中将遇到的可见问题，主要包括产品设计缺陷A31、在线检测电量异常总数A32和在线检测始终异常总数A33。

A31是产品本身的设计缺陷，可从计量生产调度系统读取该数据。A32和A33是一个在线运行的监测数据，以一年为基准，同一批次的智能电能表出现的异常情况记录，可用用电信息采集系统中读取该数据。

（4）客观要素指标A4

客观要素是在线运行过程中存在的实际情况的一般体现，主要包括用户信誉指数A41、供应商的产品成熟度A42和表计检验率A43。

式中σ是以一年为周期，电网企业对用户的窃电、人为破坏表计等人为事故综合打分，以100分为基准，用户发生一次人为事故扣除10分。数据进入营销业务应用系统。

式中θ是以一年为评估周期，电网企业对智能电能表供应商的产品情况进行综合打分，以100分为基准，上一年度发生产品缺陷一次扣除10分。数据进入营销业务应用系统。

式中T检验是同一供应商同一批次检验总量；T总表是同一供应商同一批次供货总量。该数据可从营销业务应用系统中读取。

评价指标确定后，选取15位行业专家对指标体系进行打分，然后应用层次分析法对指标体系的赋权值ωi进行求取。

指标赋权值求取后，依据指标的实际值和层次分析法所求取赋权值进行代数乘积和，如式（8）所示，获得最终的智能电能表评价值F。根据智能电能表的运维经验，初步设定智能电能表的评价分值F小于80分，将其作为重点现场检验对象的临界值，电网企业选派运维人员现场进行检测核准超差。

2 智能电能表状态在线检验评价平台开发

从第1章的评价指标体系中，不难发现智能电能表状态在线检验评价的数据来源主要是营销业务应用系统、用电信息采集系统和计量生产调度系统等，其物理基础设施、前端装置均无需重复建设，同时，关于软件系统的开发架构、需求分析、设计方法、详细设计等已经有较多类似文献进行过阐述［15-16］，在此不再叙述。文中依据模块化的思想，按照数据来源层、数据管理层和业务应用层设计了其平台的系统架构，如图2所示。

图2 平台系统架构图Fig.2 System architecture diagram of platform

（1）数据来源层

数据来源层是在线平台系统的计算数据来源，主要包括营销业务应用系统SG186、用电信息采集系统和计量生产调度系统。

（2）数据管理层

数据管理层主要分为数据采集和数据应用两部分；其中，数据采集主要实现从三个基础平台顺利提取计算所需的数据，包括采集接口管理、采集质量管理、数据存储管理和数据补录管理；数据应用主要实现对提取的原始数据基本加工，为后续的平台业务应用提供数据基础，包括在线监测管理、数据挖掘分析、评价模型管理和状态指标管理。

（3）业务应用层

业务应用层主要包括业务功能和业务决策两部分；其中，业务功能主要包括触发条件管理、状态检验流程、状态评分评价和状态判定管理；业务决策主要包括状态评价分析、监测告警统计、检验策略报告和检验闭环跟踪。

根据以上的平台系统架构，应用脚本Java语言，按照B/S开发架构研制智能电能表状态检验评价在线平台，并将其部署于服务器端；平台构建完成，依据智能电能表的业务管理模型，按照家族缺陷、在线监测、现场检测和定时触发等四种方式设计了智能电能表状态检测评价在线平台的业务流程，如图3所示。

3 案例分析

为有效验证评价指标和在线检验平台的有效性，选取国网天津市电力公司城西地区进行案例分析，该区域的I、II、III类57 418个电力用户均全部采用电子式智能电能表，并于2015年顺利上线了智能电能表在线检验评价平台。

国网天津市电力公司城西区2014年智能电能表检验工作量统计数据如表1所示。其中，年度电力用户的超差检验一般按照I类用户至少4次、II类用户至少2次、III类用户至少1次，运维人员按照100人计算。

表1 城西地区2014年智能电能表检验工作量Tab.1 Inspection works of smart meters for west area in 2014

2014年12月份正式上线了智能电能表状态检测评价在线平台，2015年城西地区智能电能表检验的工作量，如表2所示，其中包括评价分F小于80分而未出现超差的工作量。

表2 城西地区2015年智能电能表检验工作量Tab.2 Inspection works of smart meters for west area in 2015

从表1和表2不难发现：

（1）智能电能表状态检验在线评价平台，不仅使智能电能表的运维更加具有针对性，即评价分F小于80分，将作为重点现场检验对象，也可为电力用户提供更加优质的服务，提供基本平台作用；

图3 业务流程图Fig.3 Business flow chart

（2）从人均年度工作量发现，智能电能表在线检验评价平台上线后，大大降低人员的现场工作投入量，可以将100人员的编制，减少至10人即可满足运行维护需求；

（3）2015年智能电能表状态检验评价分值F小于80的智能电能表总数为2 430只，按照100人班组合算，大概是48.6次，相对于2014年未上线平台时的1 799次有较大的减少。但是实际的班组出工记录数据为140次，主要是由于用户的95 598客服服务需求所致，且班组出工核实后的表计也未出现超差。

4 结束语

提出了一种智能电网状态在线检验评价指标及其在线平台设计方案，可为在线运行的智能电能表缺陷检查和运行维护提供有力依据，在满足日常的智能电能表超差核准工作的前提下，大大减少运维人员的数量，节约企业成本。

随着智能电能表的推广和普及，新型的互联网技术，以及大数据技术的发展，智能电能表状态检验评价在线平台将面临信息安全、多源异构数据、机器学习方法等多方面的挑战，需要进一步的深入研究。