在電力工業的100多年歷史中，“智能電表”仍處于部署和使用的初級階段。 由于電表是電力公司的前端“收銀機”，必須十分精確。

　　盡管對于電表有大量的要求，性能規范和法規，并且電力公司試圖確保電表精度，但實際上，一旦電表設計經過認證、制造和安裝，大多數電表的精度的確認僅停留于生產剛結束時的出廠測試階段。 特定電表在退役前的現場性能只能通過統計樣本測試來估計。

　　此外，竊電是電力公司收入損失的主要根源。 雖然通常認為面臨這一問題的主要是發展中經濟體，但在許多發達地區也日益嚴重。 例如，英國天然氣和電力市場辦公室(Ofgem)在2013年7月發布一份題為“阻止竊電–診斷”的報告，其中估計英國每年發生的竊電價值超過2億英鎊，電力公司還需另外投資2500萬英鎊防竊電、修理或更換被篡改的設備。

　　1.了解整個電表的精度很關鍵

　　智能電表相對于電子和機械電表的主要優勢是連通性。 聯網智能電表可遠程報告用電量、實施斷電管理、收集使用時間數據并防止某些類型的竊電。 不過，有沒有可能對電表本身關鍵的測量功能執行更精密的診斷?

　　其他具有關鍵任務功能的行業，例如汽車和工業，對診斷要求引入了“功能安全性”概念，其本質是檢查設備以確定其在使用前、使用中和使用后是否正常運行。 電力電表行業的此類功能之一是現場使用壽命期間的電表精度。

　　目前電表執行現場樣本測試，僅依靠現場電表內部元器件仍保持在校準范圍內來估計精度，但此方法存在風險。 現場精度監控很重要，因為精度受傳感器影響，傳感器則暴露于高電流、電壓事件和惡劣的環境。 因此，診斷必須包括監控整個電表，包括傳感器和所有電子元件。

　　電表精度檢查通常需要人為干預、斷開現場連接和采用專用設備，因此需投入大量成本或實施復雜的拆解才能在現場完成。 不過，針對每個電表的非侵入性監控技術可以改變這一困局。

　　2.大數據分析機遇

　　信息系統架構師需要考慮的問題是： “如果能定期獲得現場部署的每個電表的精度，您會怎么做?” 此能力可清除故障和次品，但更好的能力是收集和分析整個電表群的信息。

　　監控精度不會違反任何法規，卻能提供管理電表的優勢。 每小時或每天收集信息，數據量不會太大，但應用潛力是無限的。

　　圖1顯示以高分辨率監控群組精度的情況，這樣可提取群組在使用壽命期間的差異。 如此可深入了解制造批次、供應商、部署區域或不同電網拓撲的差異。

　　此數據亦可與其他度量相結合，例如季節、溫度、濕度和用電量，用于確定是否需要提高未來電表規格，以提供更可重復的現場測量。

　　此外，了解整個群組的性能后，可確定樣本測試的目標，滿足監管機構的要求。 實施整個電表群組的大數據分析可使電力公司更好地處理所承擔的責任風險。

　　3.解決方案

　　迄今，尚不存在包括整個電表、現場運行和自檢精度的測試。 因此，也沒有識別和報告設備精度變化的機制。 此空白凸顯了新監控技術的需求，即連續監控現場電表精度，提供內置、自測試功能，用于檢查電表整個壽命期間的性能。 此技術必須在電表運行時監控電表精度，同時不影響計量功能。

　　為應對這一挑戰，ADI公司開發出mSure技術(圖2綠框所示)，旨在通過將已知基準信號注入傳感器連續監控整個電表的響應。 疊加后，傳感器可同時檢測基準信號和負載信號。 此組合信號是從相同路徑獲取的，因此電子器件末端存在組合信號的數字形式。

　　檢測電路則從負載信號提取唯一基準信號成分，一旦完成此步，系統便有從傳感器至整個電表數字表示的傳輸函數。

　　同樣的傳輸函數可應用于負載信號至數字表示，以便電力公司確定精度變化。 為保留能源數據，監控信號以數字方式從信號路徑移除，只能源數據傳輸進入計量系統。

　　由于具有監控傳感器和電子器件的能力，此技術也可用于檢測許多現有“防篡改”電表也無法識別的竊電方法。 即使電力公司僅阻止了少量篡改事件，也能顯著改善盈利能力。

　　4.小結

　　目前的電表在供應和安裝前經過認證、校準和出廠測試，確保符合一整套精度和性能標準，進而滿足不同地區實施的不同標準。 之后，電表能否保持精度只能依賴信任度(元件質量和統計測試)。

　　通過采用嚴格的電表監控方法，電力公司可利用智能電表的內在連接性提供非侵入性現場精度測試，更好地應用大數據分析以了解整個電表部署的精度，減少電表竊電。