典型环境下智能电能表可靠性指标体系及指标量化的研讨

典型环境下智能电能表可靠性指标体系及指标量化的研讨

刘喜

国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 江苏无锡 214000

摘要：对于智能电表来说其在高湿热、高海拔、高感热、高严寒以及高盐雾等典型环境下运行时，非常容易发生故障，而且运行的可靠性和稳定性也比较低，本文主要对典型环境下影响智能电表运行可靠性与稳定性的相关因素进行分析，并将层次结构作为衡量智能电表运行可靠性，指标体系中的基本数据结构，从而提出典型环境下智能电表运行可靠性的指标体系，总结改进方法，使智能电表的评价体系更加完善，全面提高国家电网针对智能电表的现代化管理水平，国家电网公司电能表制造工艺和差异化招投标工作的开展提供技术性支持。

关键词：典型环境；智能电表；可靠性；指标体系；指标量化；

前言：我国国土面积非常辽阔，这样也就使得我国的地理气候情况非常复杂，而智能电表在典型环境下计量是否准确和运行是否可靠，则会直接影响到国家电网和电力用户的需求。在智能电表的实际运行中，很有可能在高湿热、高海拔、高感热、高严寒以及高盐雾等典型环境下出现请故障问题。为了能够进一步提高智能电表运行的可靠性，应对智能电表在典型环境下的评价方法进行深入研究，以此提高智能电表入网后运行的稳定性和安全性。

1.典型环境下智能电表可靠性指标体系的设计方案

在典型环境下，智能电表可靠性指标体系的设计方案主要包括指标量化和指标体系的建立两个部分，首先对于指标体系的构建来说，应先建立指标体系层次框架，而后根据典型环境的具体特征明确指标体系的一级指标和其所对应的二级指标，这样一来就可以建立起更加具有层次结构的指标体系。其次应采用改进熵权法，对每一层级的指标进行量化，最后就可以建立完善的典型环境下智能电表可靠性指标体系，该体系的具体构建过程如图1所示。

图1指标体系的构建流程图

2.指标体系

2.1指标体系的构建原则

2.1.1系统性原则

在典型环境下构建智能电表可靠性指标体系，特选择我国西藏地区、黑龙江地区、福建地区和新疆地区4个区域内智能电表可靠性数据进行分析。反映出典型环境下智能电表可靠性的具体指标，而在建立可靠性指标体系时，必须要遵循系统性的原则，对每一层环境参数指标之间存在的关联进行分析，确保指标体系构建的系统性和完整性。

2.1.2关键性原则

在选择指标时必须要对其进行全面性考虑，在此基础上应考虑到各个指标的特殊性，衡量典型环境下智能电表，可靠性的环境指标参数，根据具体的环境条件选择具有特征性的环境参数，并对其进行重点和深入分析，而将一些非关键性的环境参数进行^[1]。

2.1.3对比性原则

建立典型环境下智能电表可靠性指标体系时，所选取的指标必须要方便理解且具有一定的通用性，可以与环境参数特征进行对比，同时也要保证指标内容的清晰性和明确性，使其可以与历史数据进行对比。

2.2对智能电表可靠性指标体系稳定性造成影响的因素

黑龙江省是我国最北部省份，该省冬季温度非常低，其最低温度可达到零下52℃，因为温度的影响，则有可能导致智能电表出现液晶面板模糊不清、死机、设备运行速度较慢以及CPU损坏等各种情况；西藏地区普遍海拔比较高，而且太阳辐射强度比较强，且空气密度比较小，因为受到这些因素的，也会对电气设备绝缘的可靠性产生影响，比如设备外绝缘放电电压降低、设备密封效果较差、绝缘易老化以及病人比较严重的，所以高海拔地区对计量设备造成影响的主要表现为绝缘性能下降、散热能力下降、设备寿命减少等，比如外壳老化；福建地区靠近北回归线，该地区属于亚热带海洋性季风气候，全年平均温度在17℃至21℃之间，而平均年降雨量可达到1400mm～2000mm，这也就说明该地区具有非常典型的高温潮湿特点，同时，因为受到海水的影响，沿海区域也会产生比较强的延误，而高盐雾、高湿热等环境因素也会造成当地计量设备失效，情况的发生，主要表现为接触不良、端子和引脚被腐蚀、机械强度下降以及电池漏电等；在新疆吐鲁番地区，该地区夏季温度最高可超过40℃，而且持续时间非常长，平均持续40天左右，最极限温度则可高达55℃，同时因为该地区降雨量较少，具有典型的高干热气候条件，在这种情况下因为长时间受到阳光的炙烤，也会使智能电表箱内的温度有所升高，最高可达到70℃～80摄℃，在高温条件下，也会对计量设备的绝缘性能造成影响，进而加速材料的老化，并降低设备电接触的可靠性，导致设备中金属材料的机械强度减少。

2.3指标体系的构建过程

构建指标体系时，需先对相关的影响因素进行分析，而后根据构建原则完成构建，具体过程如下：首先，应按照指标体系的构建原则确定评价指标体系的具体对象，操作步骤也可以将其称作为确定指标体系的目标层；其次，应该按照构建指标体系的情况背景明确量化指标体系构建的具体方向，在量化过程中需要全面体现出典型环境下的某一特征，保证各个方向之间独立，且不互相包含，将这一操作称作为确定基准层；最后应按照指标体系的量化方向，针对指标体系的各级指标进行深入的量化细分，直至划分到指标体系的各个指标层内，在确定最终的量化指标后，应完成各级指标的筛选、分析和确定，详见图2.

图2 典型环境下智能电表可靠性的指标体系

按照上图可知，目标层属于典型环境下智能电表可靠性指标分析体系，主要作用就是反映典型环境下智能电表运行的可靠性；基准层则分别对应黑龙江、西藏、福建和新疆4个地区内的典型环境指标，主要作用就是利用各个指标对典型环境下，智能电表运行的可靠性和对智能电表的影响程度进行评价；指标层主要由气压、温度、光照、湿度和盐雾等几个环境参数构成，利用这些环境参数可以对智能电表可靠性进行量化分析^[2]。

3.指标量化

3.1理论依据

改进双全法属于一种分析法和存法互相融合的分析方法，此方法可以根据定性分析和定量分析结合的方式，对权重系数进行重新计算。采用该方法，首先需要对专家的返回意见进行初步讨论与分析，而后利用熵决策公式计算熵值并进行分析，从而进一步降低专家主观因素所带来的偏差。其次，根据该项指标体系中每一个指标层次结构和指标的从属关系，明确同艺术层次之间各个指标的相对重要程度，这样一来就可以确定每一个指标具体的权重系数，因此也将其称作为指标权重。

3.2步骤与过程

首先应该全面收集该领域专家的相关意见，并根据指标的重要程度对专家意见进行排序，按照典型地域环境的具体特征参数，参照德尔菲法对其进行调查。在这其中，对于参与调查的专家，必须要求其自身具备丰富的经验，而且可以在不受到任何干扰的情况下，根据各个指标的重要程度对各级指标进行合理排序，这样一来，就可以根据排序形成初始矩阵。对初始确认进行分析时，应该按照商函数对初始矩阵进行定量转化和定性转化，最后由公式换算得出到底层指标的具体综合权重。

结束语：

综上所述，通过对典型环境因素，智能的可能性造成的影响进行分析建立更加完善的典型环境下智能电表可靠性指标体系，为后续指标权重的量化提供更加充足的数据支持，最后再根据层次为熵理论进行分析，采用改进后的生存法，可以对可靠性指标体系中指标权重进行量化计算，从而进一步提高智能电表运行的可靠性，并为后续可靠性的评估提供充足依据。

参考文献：

[1]邢宇,鲍志威,孙艳玲,李红斌,陈勉舟,焦洋.一种智能电能表自动化检定流水线表位在线异常检测方法[J].电测与仪表,2020,57(14):106-112.

[2]伞志影.论电能计量装置与智能电能表在计量管理中的运用[J].城市建设理论研究(电子版),2020(20):8-9.