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Study on Performance and Supervision of Smart Meters
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摘要: 结合现代智能电能表的制造特点，以其出厂检定数据、首次检定数据、随机抽样复检数据、连续运行八年后的复检数据为基础，建立了适当的大数据分析模型，以图示的形式展示了相应数据的分布情况。以上述大数据为基础建立了高风险表计、中风险表计的识别程序，根据识别结果并依据相应的技术规范对表计实施了现场校验和甄别，连续跟踪的结果及风控措施支持了智能电能表的轮换周期由八年延长至十二年乃至十六年的方针政策的实施，支撑了节能减碳工作的深入，助推了节约型社会的建设。Abstract: Combined with the manufacturing characteristics of smart meters, an appropriate big data analysis model was established based on the factory verification data, primary verification data, random sampling re-verification data, and re-verification data after eight years of continuous operation, and the distribution of the corresponding data was shown in the form of a diagram. Based on the above big data, the identification procedures of high-risk meters and medium-risk meters were established, and on-site calibration and screening of meters were carried out according to the identification results and corresponding technical specifications. The results of continuous tracking and risk control measures supported the implementation of the policy of extending the replacement cycle from 8 years to 12 or even 16 years, which supported the deepening of energy-saving and carbon-reduction work and boosted the construction of a conservation-oriented society.
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图 3 SW厂家电能表各参数基本误差检定点数量分布图
Figure 3. Smart meter verification data from manufacturer SW
图 4 XS厂家电能表各参数基本误差检定点数量分布图
Figure 4. Smart meter verification data from manufacturer XS
图 5 YJ厂家电能表各参数基本误差检定点数量分布图
Figure 5. Smart meter verification data from manufacturer YJ
图 6 国网北京电科院计量中心首检电能表各参数基本误差检定点数量分布图
Figure 6. Smart meter verification data from Metrology Center for State Grid Electric Power Research Institute
图 7 质监机构监督抽查电能表各参数基本误差检定点数量分布图
Figure 7. Smart meter verification data from quality supervision bureau
图 8 留样复检电能表各参数基本误差检定点数量分布图
Figure 8. Smart meter verification data from retained sample
图 12 （2013～2020年）全市电能表检定机构首检数据
Figure 12. City’s smart meter primary verification data from 2013 to 2020
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