智能电能表的加速退化试验方案研究

针对加速寿命试验对长寿命产品可靠性评价的不足,采用加速退化试验的方法对智能电能表进行可靠性评价。通过分析影响在运智能电能表可靠性的主要因素,选取了温度、湿度作为加速应力;通过摸底试验和对加速因子的分析,确定了最大加速应力水平及优化后加速应力组合;确定了退化特征量及其失效阈值、样品数量及其分配比例、试验时间及测量次数等试验参数;最后给出了加速退化试验的试验方案。     

基于加速退化试验数据的智能电能表早期失效分析

基于加速退化试验进行智能电能表的寿命预测,是当前解决智能电能表的可靠性评估的一种有效手段。智能电能表在设计、制造过程中不可避免的引入早期失效的问题,若在开展加速退化试验工作时,不对检测得到的智能电能表性能数据进行早期失效分析,将存在早期失效的智能电能表的伪寿命数据引入寿命评估,会导致错误的寿命评估结果及不必要的后期维修更换成本、风险。针对智能电能表的加速退化试验数据处理问题,提出了一种基于加速退化试验数据的早期失效分析方法,并以某单相智能电能表为例,进行了分析验证,本文的研究进一步提升了智能电能表寿命评估的准确性。     

基于数据融合方法的智能电能表运行剩余寿命预测

本文融合加速退化试验数据和外场检测退化数据对智能电能表进行在线运行的剩余寿命预测。首先,基于加速退化试验（ADT）数据建立非线性Wiener过程退化模型和温湿综合加速模型,利用贝叶斯理论估计模型参数。其次,利用外场检测的退化数据对退化模型中参数进行不断更新,采用粒子滤波算法实现这一更新过程。最终,给出智能电能表在外场状态检测时刻开始的剩余寿命预测结果。该方法解决了两个问题,一是解决了仅仅利用ADT数据对智能电表在线运行状态评估不准确的问题;二是解决了仅仅利用外场使用条件下的数据量建立预测模型不准确的问题。不仅如此,使用粒子滤波（PF）算法对参数更新的精确度也很高。因此,本文对于智能电能表数据融合方法的研究有着一定的参考价值。     

基于Wiener过程电子式漏电断路器的剩余寿命预测

对高可靠性、长寿命的电子式漏电断路器建立基于Wiener过程的剩余寿命预测模型并对其进行可靠性预测。首先对电子式漏电断路器进行以温度为加速应力、剩余动作电流值为退化特征量的恒定应力加速退化试验,根据试验数据描述其性能退化轨迹,分析性能退化规律;然后对加速退化试验数据进行正态分布检验,验证其符合Wiener过程,利用极大似然估计的方法,对剩余寿命预测模型进行参数估计,预测出漏电断路器的剩余寿命;将漏电断路器初始时刻的剩余寿命作为伪失效寿命,外推出漏电断路器在正常应力下的使用寿命大约为2 085天。     

基于加速退化试验的漏电信号调理电路性能退化及可靠性研究

在电子电路服役过程中,元器件退化会引起电路输出特性变化,降低电子电路的可靠性。漏电信号调理电路作为一种电子电路,其可靠性直接决定了漏电断路器的可靠性。以漏电信号调理电路为研究对象,首先基于灵敏度分析方法确定影响电路性能退化的关键元器件,并对漏电信号调理电路进行了以温度为加速应力、动作电流值为退化特征量的恒定应力加速退化试验;其次根据不同温度应力下的试验数据建立基于Wiener过程的漏电信号调理电路性能退化模型,并利用极大似然估计法求取退化模型的未知参数,进而得出寿命预测的概率密度函数和可靠度函数;最后利用阿伦尼斯(Arrhenius)方程外推出正常应力下漏电信号调理电路的预测寿命。相关结论可为不同电子电路的寿命预测及可靠度分析提供支撑。     

关于电子式电能表加速寿命试验技术的研究

应用加速寿命试验理论和技术,对加速寿命试验的类型、参数模型以及加速方程的线性化等问题进行了分析,针对电子式电能表的特点及寿命分布特征,选择了以温度和湿度为应力的定量加速寿命试验方法,阐述了基于Peck模型和威布尔分布的寿命试验数据统计分析方法,为电子式电能表的加速寿命试验进行了探讨和研究.     

漏电断路器的步进加速退化试验方案研究

漏电断路器是低压配电系统中重要的终端保护电器,在防止漏电事故、保护用电人员的生命财产安全上发挥着重大作用,一旦失效,会对电网系统和人民生命财产造成重大危害。由于漏电断路器具有可靠性高、寿命长的特点,正常应力的可靠性试验无法在短时间获取足够的数据进行可靠性评估,文章提出一种漏电断路器的步进加速退化试验方案,分析漏电断路器性能退化规律,对其进行可靠性预测。确定加速模型和加速应力,根据前期预实验,确定特征参数;综合考虑漏电断路器的失效机理和试验样本、效率等因素,选择合适的应力水平、试验周期、失效阈值等试验参数;针对试验过程中漏电断路器剩余动作电流值的退化,利用Wiener过程建立退化模型,提出漏电断路器剩余寿命的概率密度函数和可靠度函数的预测方法。     

单相智能费控电能表抽样试验结果分析

针对内蒙古电网智能电能表现场实际运行情况,对现场实际运行的单相智能费控电能表进行抽样试验。并根据智能电能表技术规范、检测依据及抽检项目,依次对单相智能费控电能表抽样试验中出现的不出误差、日计时不合格、安全认证及购电卡代码错误、走字试验中剩余金额为零跳闸后自动合闸、表计显示剩余金额与ESAM模块剩余金额不一致、阶梯电价计费模式下依然采用"尖峰平谷"计费模式计算电量等故障现象进行分析与总结,并提出改进措施,确保单相智能费控电能表在推广和应用中更加准确、稳定运行。     

基于贝叶斯与数据驱动的智能电表状态感知技术研究

为更准确地对智能电能表进行状态评估,文中将加速退化试验数据与现场检测状态数据相结合。文章基于加速退化试验(Accelerated Degradation Test,ADT)数据,成立了线性Wiener过程退化以及综合湿、温度加速模型,以贝叶斯理论对模型进行参数预测,利用外场检测状态数据修正退化模型中的参数,最终给出了智能电能表在运行状态下的状态评估结果。该方法同时解决了仅基于加速退化试验数据的在线运行状态评估和通过外场条件获得的状态数据预测模型的两类不准确性问题,对智能电能表数据融合方法的研究具有一定的参考价值。     

加速退化试验与加速寿命试验技术综述

加速退化试验与加速寿命试验是解决高可靠性、长寿命产品可靠性评估等问题的两种重要加速试验技术。介绍了加速退化试验与加速寿命试验的基本概念,对两者进行了简单的比较,并进一步对加速退化试验与加速寿命试验技术的国内外相关研究现状进行了概述。最后,对该领域的研究方向进行了展望。     

HALT高加速寿命试验在智能电能表可靠性中的应用

智能电能表作为一种大宗电子产品,在投入批生产以后,往往由于各种原因,如原材料、元器件和制造工艺所带来的缺陷,很难达到原始设计的固有可靠性水平。为满足产品上市时间的需要,必须在最短的时间检验出产品的可靠性。因此,近几年来一些国际大型企业纷纷将思维模式转为如何在产品开发阶段,采用最快速而且有效的方法来寻找产品可能潜在的缺陷。而高加速寿命试验(HALT)正是这种能在短时间内发现产品缺陷的一种有效方法。本文从实际应用出发,通过对目前市场主流智能电能表产品进行相关试验验证,结果验证了该试验方法的科学有效性,为HALT试验技术在智能电能表行业的推广提供一定的理论基础。     

关于智能电能表电流采样回路新检测方法的研究

根据国家电网公司下发的Q/GDW1354-2013《智能电能表功能规范》、Q/GDW1364-2013《单相智能电能表技术规范》的要求,为进一步加强智能电能表与用电信息采集终端质量管控,确保用电信息采集系统建设顺利推进,按照国网营销部下发的关于智能电能表与用电信息采集终端检测新方法,国网辽宁省电力有限公司大连供电公司对招标后的电能表进行样机测试新检测方法的研究、分析和试验,针对单相智能电能表电流采样回路故障进行了相关实验,有效快速合理的判断单相智能电能表锰铜片上电流采样回路故障对电能表造成的不良影响,防止了不合格或有质量隐患的表计进入现场,有效的加强了智能电能表的质量监督管控。     

基于MATLAB/SIMULINK的智能电表寿命预测仿真模型

智能电表是智能电网建设中一个重要的电气测量设备,其运行可靠性将直接影响电网的安全与稳定。但由于电网中智能电网数量众多,很难对其逐个进行寿命预测实验。因此,建立能够准确预测正在运行智能电表的寿命预测模型,对于开展智能电表寿命预测方法的研究具有重要实际意义。为此,文章在分析了智能电表的工作原理基础上,采用Matlab/Simulink软件,对其内部电压采样模块、电流采样模块、功率计量模块进行了建模。在此基础上,采用Peck加速模型,对其智能电表建立寿命预测模型。对采用的智能电表设计了寿命加速实验,验证了仿真模型的正确性。研究成果为我国电力系统中如何对正在运行的智能电表进行合理的寿命预测提供重要技术支持。     

Smart electricity meter reliability prediction based on accelerated degradation testing and modeling

The smart electricity meter (SEM) is one of the most critical elements of smart grids. The billing function of SEM is one of its most important functions to its operators and end-users. Because the SEM devices need to be highly reliable, in this study we conduct accelerated degradation tests (ADTs) for the prediction of SEM reliability with respect to the billing function. For designing the ADTs, we have identified five key modules and their components, two performance indicators, and three possible degradation stressors. Six ADTs are conducted under different configurations of the stressors. The test data are then used to fit degradation paths by linear regression models. Extrapolation to the failure threshold allows the prediction of the Time-to-Failure of SEM. Finally, the reliable lifetime of the SEM is predicted by an accelerated degradation function which is obtained by fitting a Weibull failure time distribution.     

基于多应力影响威布尔分布模型的电能表寿命预判及验证

电能表不同故障模式的失效分布特征不同,诱发其失效的应力类型和退化过程也各有差异。文中提出了一种基于多应力影响威布尔分布模型的电能表寿命预判方法,应力类型主要包括环境应力及电应力。利用电能表实测历史故障数据建立各故障模式失效率威布尔分布模型,进而针对主要影响应力类型,建立影响应力与各故障模式失效率之间的模型,并计算影响系数,通过调整各故障模式的预测阶段失效率,获得整体电能表的近期寿命。经现场实际电能表故障数据验证,其累计失效率偏差率平均值为1.99%,失效数偏差率平均值为4.41%,表明该方法可有效预判电能表寿命,为电能表状态更换、故障预警提供技术支撑。     

智能电能表自动化检定流水线的温度参比条件影响分析

文中建立智能电能表结构化模型,分析确定智能电能表受温度影响产生误差的主要因素,即AD转换器基准电压受温度影响的变化。采用机理建模的方法,建立了CMOS带隙基准源和AD转换器受温度影响的数学模型,采用普遍应用的点积和电能测量算法,研究分析基准电压随温度的变化对智能电能表误差的影响及关系;并通过试验,给出智能电能表误差变化随温度与时间变化的关系曲线。根据被试电能表的等级,给出大规模智能电能表自动化检定流水线的温度参比条件的建议。