智能 电能表可靠性试验方法研究综述及展望

智能 电能表可靠性试验方法研究综述及展望

贾云彭

国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 吉林省吉林市 132000

摘要：智能电能表是高级测量体系建设中的重要组成部分，具有计量电能消耗、采集用电信息及传输数据等功能，其可靠性对于电网公司来说非常关键。随着智能电能表的应用普及，其寿命周期及维护工作越来越受到重视。因此本文针对智能电能表可靠性试验方法进行了分析。

关键词：智能电能表；可靠性试验；解决措施

1智能电能表运行现状

现场运行智能电能表及计量自动化终端故障类型包括外壳变黄变脆、液晶屏显示缺角或无法显示、计量准确度失准、无法通信、交流采样误差超差、实时召测不成功、电量突变、低压集抄系统采集数据与现场不符等。电能表出现的问题多样化，但归根结底是产品可靠性差，元器件承受不住安装现场多应力作用的严酷考验，而失去原有的性能。

2智能电能表可靠性试验方法

2.1远程数据统计分析

随着电网智能化水平的提高，电力用户已基本实现全采集全覆盖，智能电能表的运行状态可以通过采集终端采集回主站，因此智能电能表的现场数据统计变得更加方便。通过对采集数据进行统计，基于大数据理念，利用数学建模对电能表投运时间、运行状况、失效时间等数据进行比对分析，从而得到电能表的寿命可靠性关系曲线。该方法可以得到所有在线运行的表计数据，具有数据量大、采集方便的优势，但是采集周期相较长、数据相对滞后。

2.2应力因子分析

(1)固有失效率λ_Gij是最重要的可靠性数据，只和器件有关，和具体的应用工况无关，属于器件的固有属性；(2)环境应力:由于电能表一般在户外工作，可认为电能表元器件的工作环境在室外，取环境因子为π_E=2；(3)质量因子π_Qi根据器件的军用、工业和商业等级划分，但对于没有明确标出应用级别的器件，可以在两个等级之间折中考虑，选取恰当的质量因子。不同等级的电子元器件主要区分是精度、可靠性、适应性的差别，根据实际情况，元器件质量等级选为Ⅱ级，π_Q对应的等于1.0；(4)电应力因子π_Si是反映器件在工作时的承受负载情况，是一个动态值。通常需要测量工作状态时器件的某些电气参数(例如:电流和电压)，再和器件额定参数相比较，计算得到电应力百分比，然后对照电应力曲线选取。

2.3加速退化试验

加速模型，又称加速方程，用于建立寿命特征与应力水平之间的关系。加速模型在加速试验建模中扮演着十分重要的角色，是高应力与额定工作盈利下产品寿命的联系纽带，直接决定数据的外推效果。加速模型可分为物理加速模型与经验加速模型，物理加速模型是根据产品的失效机理得出，经验加速模型是对同类型产品大量实验后根据实验结果总结得到的。根据应力个数，加速模型可分为单应力模型、多应力模型。常见单应力加速模型包括：Arrhenius模型、幂律模型、逆幂律模型、指数加速模型、Coffin-Manson模型及艾林模型。其中Arrhenius模型与艾林模型属于物理加速模型，幂律模型、逆幂律模型、指数加速模型、Coffin-Manson模型属于经验加速模型。常见的多应力加速模型有：温度与电应力加速模型、温度与湿度应力寿命模型、温度与振动应力加速模型、多应力寿命模型、复合应力模型等。

基于统计模型的退化数据评估方法，是从所得退化数据入手，直接建立基于关于数据的退化轨迹模型。统计模型有着使用范围广的优点，特别适用于工程领域中的复杂产品或者复杂系统，没有办法确定物理模型，需要利用统计模型给出预测。由于统计模型从数据而来，其数据要求要远高于物理模型，精度也直接与数据数量和质量相关。而对于同一批数据，模型的选用带有主观成分，不同数据模型会对结果造成影响，不具有普适性。一般认为，在工程领域里面物理模型要从预测精度上高于统计模型。

2.4元器件应力预测方法

基于元器件应力法的智能电能表可靠性预测方法，是在智能电能表可靠性结构模型的基础上，通过对智能电能表元器件可靠性数据进行整合，依次求出电能表各模块和整表的可靠性预测值，是一个由局部到整体、由小到大、由下而上的综合过程。智能电能表各元器件的失效率水平是进行智能电能表可靠性预测的最基本数据，其精确度水平直接影响电能表可靠性预测值的精确度。需要指出的是，这里所指的元器件失效率水平是元器件在实际使用条件下的失效率，即考虑各种工作应力(温度、机械、电压、湿度等)影响下的情况。因此，在智能电能表可靠性预测中，应充分考虑各种应力对元器件可靠性的影响，所需信息包括:每一类型元器件的数量，每个元器件在参考条件下的失效率，每个元器件的应力因子及失效率转化模型，智能电能表的结构信息等。

3提高电能表可靠性的方法和措施

3.1加强异常监测

全性能智能检测系统可以在样品试验过程中监测试验异常现象。异常现象包括样品试验过程中发生的闪络、破坏性放电或击穿、样机死机、重启、无法运行等。通过安装在试验台上方的传感器集成装置和高清摄像头，结合环境监控传感器获得实时温度、湿度等信息，同步记录样品完整试验过程，通过动态图像视频捕捉技术从试验录像中捕捉试验异常现象，并通过图像比对技术，完成试验过程异常现象监测功能。

3.2做好可靠性评价工作

可靠性评价是定性或定量地对产品的设计、物料、生产和使用过程进行可靠性评估，发现其中可能影响产品功能、性能的缺陷和薄弱环节。它涵盖了量化的寿命评价内容，即评估产品能否达到预期的使用寿命。一般来说，可靠性评价的对象是按照正常工艺生产的产品，根据当前国家电网电能表的采购招标供货模式，应当在决定批量供货之前对电能表进行可靠性评价。具体方法如下:(1)定量地评估电能表产品的可靠性寿命水平是否达到设计预期。定量评估电能表寿命可以通过对它的寿命件进行评估来获得，如电池、LCD、电解电容等易损元器件；(2)评估产品所采用的电路结构、物料、生产工艺等是否存在容易引起现场故障的潜在缺陷，如贴片陶瓷电容存在裂纹、焊接过程存在虚焊等；(3)评估产品对于某种应力条件的适应性、耐久性，如高温、潮热、电磁干扰等环境条件下电能表的适应性和耐久性；(4)评估产品的实际安全工作极限，如临界输入电压、最高工作温度、最大负载水平等。

3.3加强智能电能表管理

对智能电能表常见故障进行了相应的分析，但是在具体的工作中依旧存在很多问题，如计量故障、主控故障、存储故障、背光故障等。因此，从电能表设计、生产、安装等多个方面入手，采取有效处理措施，强化智能电能表的质量监督，在保证产品质量合格的基础上进行安装作业，提高检修人员的技术水平，加强元件质量、运行环境、软件故障、安装工艺等多方面监管，切实提高智能电能表的性能与工作水平，充分发挥智能电能表的优势，提高供电企业的营销水平，实现自动化、智能化的电力计量。

结束语

综上所述，我国电力企业在发展过程中会面临各式各样的机遇和挑战，其中提高智能电能表运行可靠性就是较为重要的一个课题，通过多角度、全方位对智能电能表进行检测，加强质量监管，提高运维管理，逐步延长智能电能表使用寿命，提升电力企业的社会效益。

参考文献

[1]徐人恒,李迪星,曲井致等.智能电能表数据采集关键技术研究[J].自动化与仪器仪表,2017(5):169-171.

[2]白志毅.交流电能表在计量检定中的常见故障和处理方法分析[J].企业技术开发,2016,35(11):126-127.