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)
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累計(jì)達(dá)5.23億戶;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兩個(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。
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。
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)、用戶負(fù)載監(jiān)控以及在線系統(tǒng)升級(jí)等。
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、用戶行為和元器件老化等與其使用可靠性的關(guān)系。
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。
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,配合專業(yè)的計(jì)量芯片ATM90E26,并以BC-95作為NB-IoT的無(wú)線通信芯片,實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,可提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。針?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。
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主要有三類: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。
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。現(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。
智能電能表使用過(guò)程中,受使用環(huán)境、電能質(zhì)量、用戶用電行為異常、裝表接線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。
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。
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)在線檢測(cè)系統(tǒng)。
文獻(xiàn)[25]將無(wú)線射頻識(shí)別,俗稱電子標(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。
智能電能表運(yùn)行過(guò)程中,可能發(fā)生各種類型的故障,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、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性映射能力,能夠很好地挖掘智能電能表故障類型與數(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)易線性前向傳播;(2)非線性反向傳播;(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,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聚類算法
K-means算法是非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種經(jīng)典聚類算法,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。實(shí)現(xiàn)的流程主要為:(1)隨機(jī)選取初始聚類中心;(2)對(duì)剩余部分進(jìn)行劃分歸類;(3)根據(jù)劃分歸類結(jié)果,重新計(jì)算各類均值(聚類中心),然后重復(fù)步驟(2),直到滿足終止條件。
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。
智能電能表在電能計(jì)量、電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)、用戶用電行為預(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?,建立智能電能表硬件性能自?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)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
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、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兩個(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、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。