陈莹 王雷 张靳予 张合强

[摘    要] 电网计量设备的准确性是保证用电客户电费核算的公平公正，通过采用传统的计量故障识别方法效率低下，准确性与实时性很难保证。随着智能电网、移动通信、大数据技术等发展，通过构建电网计量故障识别模型，对海量的计量运行数据进行分析，是提升计量故障识别效率及准确度的重要手段。

[关键词] 计量故障;故障识别;大数据分析

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 11. 069

[中图分类号] TP311;V242.3    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）11- 0160- 04

1      引    言

传统的计量故障识别方法，大多是通过客户报修、现场抽检等人工方式进行，不仅识别效率低下，而且难以做到全面地识别与监控。近年来智能电表和用电管理终端的大力推广，逐步达成了用电信息采集系统的全覆盖，使得通过数据分析的手段识别计量故障成为可能。随着大数据分析等技术的快速发展，加大数据分析技术在计量故障识别等方面的科技创新，提高管理科学性，已经成为提升计量精益化管理的新手段。

2      现状及背景

2.1   计量故障识别的现状

目前计量装置故障的发现仍大量依靠运维人员现场检查、客户报修等人工方式，实时监控效果不佳，人工工作量大，系统海量数据未得到应用。

故障识别就是通过对设备运行信息的检测、分析和处理，判别设备的工作状况，分析故障成因，预测劣势趋势，以达到提高设备效率和运行可靠性。智能化故障识别方法主要有专家系统故障诊断法、模糊故障诊断法、灰色模型故障诊断法、神经网络故障诊断法、信息融合故障诊断法和基于范例推理的故障诊断法等。……