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针对智能电能表在高严寒、高海拔、高湿热、高盐雾、高干热等典型环境下运行时故障率高、可靠性降低的情况,分析了典型的域特征对智能电能表运行可靠性的影响因素,选取层次结构作为可靠性指标体系的基本数据结构,提出了典型环境下智能电能表可靠性指标体系;基于层次分析理论和熵理论,提出了一种改进熵权法,用于典型环境下智能电能表可靠性指标的量化分析和权重计算;基于地域差异建立的智能电能表可靠性指标体系与指标量化方法,更加有效地完善了智能电能表的评价体系,提高了智能电能表的管理水平,为开展差异化招投标及电能表制造工艺控制提供技术支撑。 相似文献
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目前针对智能电能表在现场应用环境中频繁出现时钟故障的现象,对入网运行出现时钟电池失压的智能电能表进行深入的研究和故障分析,从功耗、工艺及内部电路设计等方面剖析时钟电池性能降低的原因。根据国内运行的智能电能表大面积出现失电故障,对已经出厂的智能电能表进行有针对性的试验检测研究。以电池失能为突破点,通过特定的电池检测方法,获得真实有效的试验数据。根据试验结果进行科学分析论述,找出智能电能表失电故障根源,并遵循客观实际条件,提出两项改进措施方案,以杜绝智能电能表失电故障的继续扩大漫延。所提出的技术方案为智能电能表安全有效的运行提供技术保障。 相似文献
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通过基于"厂商+批次"对电能表整体运行状态进行分析,不仅可以发现电能表的运行故障率呈现出明显的层次分布,同时还能发现家族性的问题或者缺陷,实现基于传统的人工经验诊断转变为基于机器学习智能分析预测。第一阶段:以厂商和生产批次为对象,通过对电能表状态的故障率、报废费和折旧率进行分析,将所有电能表的分析数据降维整合为"非健康度曲线"的一维数据,且利用散点图将分析对象非健康值展现。不仅能告诉我们每个批次电能表的现状,还能告诉我们哪些批次存在问题,根据不同的预警等级,确定电能表故障的严重性。第二阶段:通过对电能表工作状态和工作环境实时监测,借助机器学习中线性回归的算法,诊断、预测电能表的实际运行状态,预测电能表非健康度值变化趋势。基于上述二个阶段的分析,为电能表状态检修、备品备件等工作提供辅助决策依据。 相似文献
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