摘要：随着社会经济的发展，电力的需求也呈快速增长。计量作为电力销售的一把秤，有着十分重要的位置。为了规范检定故障电能表的操作行为，为故障电能表提供质量保证，必须对有疑义的表计进行检定。
关键词：电能表；并联分析；故障分析
一、关联分析理论
关联理论是一种认知语用学理论。在《关联性：交际与认知》文中有提到过，是以关联性概念与关联原则为基础分析言语交际中的话语理论。关联原则包括：认知原则，即人类的认知倾向于与最大程度的关联性相吻合；交际原则，即每一个话语都应设想为话语或行为本身具备最佳的关联性。在关联理论中，关联性被看作是输入到认知过程中的话语、思想、行为、情景等的一种特性。
当我们输入的内容值得人们去处理时，它就具有了关联性。认知效果与处理时付出的努力决定了加工处理。关联理论认为，人们在接收和理解话语时是在不断变化着的语境基础上处理新信息的。新信息可以增加或加强原有的假设，也可以否定原有的假设。假设的增加、加强和否定就是“语境效果”或“认知效果”。在其他条件相同的情况下，处理某一输入内所取得的认知效果越大，其关联性就越强，反之越弱；为进行加工处理而付出的努力越少，其关联性就越强，反之越弱。根据关联理论，为理解话语所需要的语境不再被当成预先确定的推导前提，即不是先确定语境，然后判定关联度，而是先设定有待处理的新信息是关联的，然后选择适当的语境来证实这种假设。当然综合应用电气工程、统计学和大数据等相关学科，寻找智能电表数据与电网运行的内在关联，系统地求解某一配电系统的实际问题，已成为智能电表数据分析的重要方法。
二、电能表故障类型
1.黑屏
通电后不能显示黑屏，是电能表故障运行中最常见的问题。拆除黑屏表计进行检测，可发现黑屏表计DCDC小板上C2位置电容损坏，或电源板上稳压芯片被击穿，或UN零线脱落的情况。故障分析仪黑色的原因是：暂态过电压的高次谐波或线路上的复杂的操作环境，并导致调节器芯片电容器击穿损坏；故障处理操作，导致焊点虚焊零线断。
2.乱码
乱码是指电表的液晶屏幕显示出缺乏笔画的现象。随机编码的可能原因是电度表的液晶引脚虚拟焊接或电度表的安装在户外暴露于太阳能高温辐射。
3.电量无法抄读
“电荷读取不能复制”通常是指左下角故障米LCD显示“←”的标志，读数为零总有功功率正向，反向总有功功率为非零读数。“功率不可复制”失效的主要原因是电表不对准，而真正的功率消耗是智能电表读取的反向有源功率。纠正错误的接线后，仪表可恢复正常测量。
4.走字快
可能会造成电容损坏有：电源波动或高压电网被瞬间雷击出现；高次谐波复杂恶劣的环境所造成的电力。
5.电量数据突变
造成表计故障的主要原因：
（1）作业环境影响，包括电磁干扰、谐波、高电体、雷击、静电放电、过温过湿、高频电磁场、电快速瞬态脉冲组等。
（2）元器件质量差，包括电池、CPU、液晶屏、继电器、压敏电阻、电容、计量芯片、稳压芯片、时钟芯片、晶振、485光祸二极管、载波通信模块等元器件。
（3）软件故障，包括死机、电量显示突变、时钟错误等故障。
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（4）电表生产厂家的工作质量问题，包括焊接工艺水平不合格，造成供电公司脱焊、虚拟焊接、仪表安装接线错误等质量问题。
三、电能表故障数据分析方法
它指的是使用的统计方法来收集大量原始计的测量数据处理，建模和计算方法，提取有用信息和形成结论，深挖并为电力公司的业务经营及其相关的内在价值，网络规划和运营维护提供决策支持，使这一进程更具洞察力和科学。聚类、相关分析、信息技术等统计方法是智能仪表数据分析常用的方法。主要有四大类：相关分析、聚类分析、异常分析和趋势分析。
（1）相关分析。相关分析是一种统计方法是否研究现象之间存在某种关系。相关分析分为线性相关分析和局部相关分析。线性相关分析是智能仪表数据分析中最常用的方法。它研究了两个变量之间的线性关系程度，用相关系数r来描述。可以利用负载和温度之间的相关性来结合天气条件预测负载峰值。它可以用于分析使用智能仪表被连接到相同的功率的变压器的次级侧的一组计量电压测量之间的相关性。
（2）聚类分析。聚类分析是以一定的标准收集一定类型的数据。虚拟表是一种人工聚类，它可以对电表的数据进行同一属性的聚类。一个典型的虚拟仪表是将具有线性关系的仪表聚类起来，进行区域规划和分析。
（3）分析异常。异常分析是偏离异常事件或可追溯性的现象原因的一般规律进行分析。异常分析在设备故障和电气异常诊断中具有重要作用。对变压器故障前的一系列历史异常数据进行统计，进行采样建模，预测变压器故障，及时修复或更换变压器。
（4）趋势分析。趋势分析是两个或更多个比较的连续相同指示器，他们来改变增大的方向或减少的量和大小，分析的方法来揭示趋势和事物的变化而变化。趋势分析是智能仪表数据分析的常用方法。最简单和直接的分析是使用多个趋势曲线来同时显示用户耗电量的按年或循环数据。设备失效前的趋势模型也可以用来识别零件损坏或操作故障。
计数据是一个时间分配系统的运行状态的真实反映，它必须满足或符合电气工程和内在规律，例如的基本原理，所述配电线路的电压分布从电源下降到负载方向；在每个测量点和波动密切相似相同的电源点电压值；送入区域必然揭示电力等的保护。以电气工程的基本原理为基础，以智能仪表测量数据为主要输入，结合上述数理统计分析方法，以信息技术为手段，实现一种配电系统的具体问题的解决，被称为智能仪表数据分析方法。它以多学科综合分析方法为基础，为我们系统地解决某一问题提供了理论指导。目前，它已成为电力公司数据分析的热点。T.A.除美国电力科学研究所外，根据同一配电变压器二次侧用户智能电表电压测量值相关性强的电气原理，采用线性回归的数学方法，以智能电能表的电压值和电气值为样本数据，实现变压器相的识别，以及变压器与智能仪表之间电气连接关系和阻抗模型的自动建立。加强计量管理，做到公平，公正，可靠，提高了测量精度，保持企业的经济效益。
在智能仪表数据分析的实际应用中，通常需要从超大型数据集中提取、处理和计算数据。因此，大规模数据处理是智能仪表数据分析过程中需要解决的一个主要问题。并行计算是指利用多个计算资源同时解决计算问题的过程。其基本思想是使用多个处理器协同解决同一问题。将待解决的问题分解为几个部分，每个部分由一个独立的处理器并行计算。并行计算系统可以是专门设计的，超级计算机，其包括多个处理器可以以某种方式被互连式群集一些独立的计算机配置。目前开源的并行计算机集群系统主要有Hadoop、Spark等，这些系统已经被广泛使用在互联网和电信等领域，相信在智能电表数据分析方面也会得到良好应用。
结束语
综上所述，仪表数据是配电系统运行的基本数据。它为电力公司提供了规模大、时间尺度一致、测量频率高、覆盖面更广的设备。智能电表数据的深度值作为未来电网的基本功能，广泛用于操作决策、配电网规划、运营管理和客户服务等方面，为智能配电系统提供更有力的支持。
参考文献：
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[2]徐大青.智能电表数据分析方法及应用[J].供用电，2015，32（08）：25-30.
论文作者:李晶鑫
论文发表刊物:《电力设备》2019年第16期
论文发表时间:2019/12/6
标签：数据论文; 电表论文; 故障论文; 关联性论文; 方法论文; 电力论文; 认知论文; 《电力设备》2019年第16期论文;