基于自适应权重FAHP的电能表运行状态评价_王兆军.pdf

基于自适应权重 FAHP 的电能表运行状态评价王兆军1，矫真2，刘丽君1，李骁1(1 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)，济南 250000;2 国网智能科技股份有限公司，济南 250000)摘要:智能电能表作为电能计量装置的核心设备，其运行状态直接影响着电能计量的准确性和公平性，因此对电能表运行状态进行准确评价至关重要。针对现有电能表状态评价方式存在的问题，提出了一种新型电能表运行状态评价方法。以电能表现场试验、基本信息和运行监测指标为基础建立了运行状态评价体系;针对评价体系指标众多，各项指标重要性横向比较困难、缺乏客观性的问题，建立了基于模糊层次分析法(FAHP)的运行状态评价模型;考虑到异常状态值的淹没问题，提出了通过权重自适应调整对运行状态评价模型的改进，动态反映各个指标对电能表的影响。算例分析证明了 FAHP 可得到合理的评价权重系数，权重自适应调整算法避免了单个子指标异常越限的淹没，评价结果更加准确、合理。关键词:电能计量;智能电能表;模糊层次分析法;权重自适应;运行状态评价DOI:10 19753/j issn1001-1390 2023 04 028中图分类号:TM933文献标识码:B文章编号:1001-1390(2023)04-0186-07esearch on operation status evaluation of electricity meter based on fuzzyanalytic hierarchy process with weight self adaptionWang Zhaojun1，Jiao Zhen2，Liu Lijun1，Li Xiao1(1 State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center(Metering Center)，Jinan 250000，China2 State Grid Intelligent Technology Co，Ltd，Jinan 250000，China)Abstract:As the core equipment of electric energy metering device，the operation status of smart meter directly affects theaccuracy and fairness of electric energy metering Therefore，it is essential to accurately evaluate the operation status ofsmart meter Aiming at the problems existing in the current state evaluation method，a novel evaluation method of opera-tion status for electricity meter is proposed On the basis of performance field test，basic information and operation monito-ring information of smart meter，the evaluation system of operation status is established Considering that there are manyindicators in the evaluation system，the importance of each index is difficult and lack of objectivity，the evaluation modelof operation status based on fuzzy analytic hierarchy process(FAHP)is established To solve the problem of flooding theabnormal state value，an improved evaluation model based on weight adaptive adjustment is proposed The case studyproves that the FAHP can obtain the reasonable operation status evaluation weight coefficient by calculation And theweight adaptive adjustment algorithm avoids the flooding of the single sub-indicator abnormality and the evaluation result ismore accurate and reasonableKeywords:electric energy metering，smart meter，fuzzy analytic hierarchy process，weight self-adaption，operation statusevaluation0引言随着电网规模的不断扩大，电能计量装置维护管理的重要性日益突出。增强电能计量装置管理体系的建设，保障电能计量装置运行的准确性，是提高供电服务质量，构建坚强智能电网的基础1-2。智能电能表作为用电信息实时采集和电能精确计量的主要设备，其运行管理的水平直接关系到用电质量和系统运行成本，以及后续一系列用电管理工作的执行和用电量结算的公平公正，因此电能表的运行管理是电能计量装置运行维护的关键。681第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023我国电能表运行管理的依据是电能计量装置技术管理规定3。随着电力工业的快速发展以及“三型两网”战略目标的不断推进，传统的电能表状态检测方法难以适应现有的发展趋势4。目前，电能表的运行状态主要依靠周期性检测确定，这导致电能表故障状态不能被及时发现并处理，造成电能计量的误差，影响计量体系的准确性5。此外，现有的定期轮换模式使得性能状态良好的电能表往往被误更换，造成人力、物力的浪费，也增加了新风险产生的几率，降低了电能计量装置的可靠性。因此，建立完善的电能表运行状态评价体系对维护电能计量体系的可靠性，提高电能计量的准确性具有重要的意义6-9。针对现有状态评价方式的问题，提出了一种新的电能表状态评价体系，实现了电能表运行状态的实时评估，并为电能表轮换策略提供了理论依据。在对全生命周期管理周期内的电能表基本信息、运行监测和现场测试分析的基础上，建立了电能表状态评价指标体系。基于模糊层次分析法，建立了电能表综合评价模型;提出了新型自适应权重调整方式，解决了评价模型恒定权重的缺陷，实现了动态权重下电能表状态评估。1电能表综合评价指标体系电能表的运行状态可通过电能表的现场试验数据获取，同时运行状态与电能表的基本信息也存在关联。随着电能表在线监测技术的成熟，在线监测系统也为电能表运行状态评价提供了大量可用信息。因此，从电能表现场试验、基本信息和运行监测三个角度进行综合考虑分析，选取多项子指标建立可靠的综合评价体系。电能表基本信息指的是在非运行状态下可获取的信息，包括配置性能、可靠性以及质量管理三个二级指标，作为反映电能表离线状态的评价指标。配置性能指标包括接线方式、设备封闭性和选型、主辅电能表、接线盒性能、安装位置;可靠性指标包括电能表的平均寿命和可靠性测试结果;质量管理指标包括家族缺陷记录、批量抽样结果、基本允许误差、批次误差分散检验结果、批次合格率、运行故障率抽样结果。现场试验指标是依据现场试验数据而获得的信息指标，该指标主要包括现场试验信息该二级指标，而现场试验信息指标主要有现场测试误差、组合误差以及时钟校验结果三个子指标。运行状态监测指标是通过在线监测技术获得的指标10，主要包括运行条件、运行环境和异常监测三个二级指标。运行条件指标包括:用户信誉、部件故障情况、外观缺陷以及线路损耗状态;运行环境指标主要包括:负载特性、工作电压、频率波动、谐波、供电可靠性、静电放电、环境温湿度、电磁干扰以及雷击;异常监测指标包括:电量异常、负载异常、电压和电流异常、计费控制异常。电能表基本信息、现场试验和运行监测三个角度下的具体指标层次结构如图 1 所示。图 1电能表综合评价指标体系结构图Fig 1Structural chart of comprehensive evaluation index system of electricity meter2电能表综合状态评价方法21 模糊层次分析方法对电能表运行状态的综合评价需要分析各指标对整体运行状态影响，并确定整个评估系统中各指标的权重。常用的指标权重确定方法分为主观加权法和客观加权法 11。电能表的状态评价指标主要取决于专家经验，因此需要采用主观加权法。层次分析法(AnalyticHierarchy Process，AHP)是一种主观权重法，可用于定性以及定量地处理各种评价因素，因此 AHP 方法作为一种新型权重确定方法，开始被应用于各行各业，实现评价体系的权重确定 12。然而当项目中存在很多评估指标时，该方法难以保证评价过程的一致性，存在评价指标权重一致性调整困难的问题。模糊层次分析法(FuzzyAnalytic Hierarchy Process，FAHP)结合了模糊数学和层次781第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023分析法的优点，有效的解决了指标权重一致性问题 13。2 2 模糊层次分析法流程2 2 1 层次结构模型的建立应用 FAHP 进行评价指标权重的确定，首先需要确定决策的目标，之后分析影响决策目标的各方面因素，并将其进行层次化分解，构建层次化结构模型，电能表综合评价体系的层次结构如图 1 所示。按决策的目标、决策的影响准则和决策对象之间的相互关系分为目标层 T、中间层 M、方案层 P。其中目标层为决策的评估结果输出层，输出结果为电能表运行状态评价综合得分;中间层为影响运行状态评价的各因素之间的相互关系(同级关系和隶属关系)，即决策推理层;方案层为具体的方案详细参数，即数据输入层，电能表综合评价体系中方案层为电能表各子指标的状态值。假设章节 1 中所建立评价指标体系为 U，采用评价目标 G 表示电能表运行状态，其包括了 n 个指标，则组合集 U=U1，U2，Un。集合 U 中的元素 Ui可包含 s 个子指标，即 Ui=Ui1，Ui2，Uis。2 2 2 模糊互补判断矩阵的构造在确定中间层各指标的权重系数时，若仅仅采用主观定性结果，则不具备说服性，因而 FAHP 采用一致矩阵法确定各子指标的相对权重，即通过两两比较，对比时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同因素相互比较的困难。FAHP 方法分析的基础是逐层计算指标元素的相对重要性，并形成模糊互补判断矩阵。在电能表状态评估系统中，电能表的综合状态指标 G 包含电能表基本信息、现场试验和运行监测三个指标。确定三个指标中各个因素对电能表综合状态的影响，并赋予其适当的权重，即可构建模糊互补判断矩阵。构建模糊互补判断矩阵需要比较每个指标中所有子因素进行两两比较，确定子因素的相对重要性，并将比较结果作为模糊互补判断矩阵 mij的元素，构造的模糊互补判断矩阵:M=m11m12m1nm21m22m2nmn1mn2mnn(1)式中 mij表示指标因素 Ui与指标因素 Uj对比的相对重要性。表 1 给出了不同相对重要程度下矩阵元素的取值标准。2 2 3 一致性测试与调整一致性是指标权重系数的逻辑一致性，如果当子指标 A 重要性远高于子指标 B，而子指标 C 比子指标B 稍微重要时，显然子指标 A 重要性高于子指标 C。这就是权重判断的逻辑一致性，否则指标重要性判断就会产生矛盾。表 1判断矩阵取值标准Tab 1Criteria for valuation in judgment matrix数值含义01指标 Ui远不如指标 Uj重要03指标 Ui重要性稍低于 Uj05指标 Ui与指标 Uj同等重要07指标 Ui重要性稍高于 Uj09指标 Ui重要性远高于 Uj02、0 4、06、08上述判断的中间值文中采用指数 作为判断矩阵一致性程度的判断依据，指数 的值越大，判断矩阵 M 的一致性越差，指数 的计算公式为:=2nn()1n()2n1i=1nj=i+1nk=1mijmik+mkj 0()5(2)式中 ki，j。对判断矩阵一致性进行检查后，若一致性较差，需要对判断矩阵进行调整，一致性检查与调整的具体步骤如下:步骤1:根据公式(2)，计算矩阵 M 的一致性指数。如果指数 大于阈值，则进行判断矩阵 M 的调整;步骤 2:根据矩阵 M 构造加性一致性矩阵 M(k):M(k)=m(k)()ijnn，k=1，2，3n(3)式中 m(k)ij=mkj mki+0 5;步骤 3:计算矩阵 M 和 M(k)的紧密度(k):(k)=ni=1nj=1mij m(k)ijk=1，2，3n(4)步骤 4:根据(k1)=min(1)，(2)，(3)，(n)，确定最接近模糊互补矩阵 M 的加性一致性矩阵 M(k1)，并表示为 M*;步骤 5:计算矩阵 M 和 M*的偏差矩阵 Q=(qij)n n。在偏差矩阵 Q 中找到合适的 i，j 的值，使得qij的绝对值最大，并将此时 i，j 的具体取值表示为 s，t。偏差矩阵 Q 中元素 qij为:qij=mij m*ij(5)步骤 6:调整判断矩阵 M 的一致性。若 qst0，则令 Mst=Mst，Mts=Mts+;反之，则令 Mst=Mst+，Mts=Mts，调整系数 取值为 0 05。并令该矩阵为新的模糊互补判断矩阵 M，转到步骤 1。2 2 4 单层指标排序单层指标排序是指对于上一层某个指标而言，根881第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023据本层次各指标的重要性排序，计算出本层次指标的权重向量。具体步骤如下:将模糊互补判断矩阵 M 所有行中的元素分别相加，即:ri=nj=1rij(6)计算单层指标的权重向量 W=(w1，w2，wn)T，权重向量 W 中的元素 wi为:wi=ri+n2 1nn()1(7)2 2 5 多层指标总排序多层指标总排序就是把整个评价系统中所有子指标相对于目标层的重要程度进行权重计算。总排序需从顶层到底层逐层计算得到评价体系的权重向量。设评价体系共有 s 层，则从顶层到底层的权重向量为:W(s)=W(s)W(s1)W(3)W(1)(8)在专家经验的基础上，依据文中给出的电能表综合评价指标体系构造了电能表状态评价模糊互补判断矩阵，并采用 Python 语言实现了上述算法，计算得到了各个子指标在电能表综合评价指标体系中的权重信息。2 2 6 综合评价结果电能表运行状态综合评价总分 S 计算公式为:S=ni=1wizi(9)式中 zi为各子指标的状态值。当综合评价总分 S85 时，表明电能表整体性能良好，可判定为良好状态;当 60S 85 分时，表明电能表整体性能一般，需要缩短定期检测周期，可判定为一般运行状态;当 S 60 分时，表明电能表整体性能已发生恶化，需要及时检修并更换，可判定为恶劣运行状态。3状态评价指标权重自适应调整采用 FAHP 避免了主观权重确定过程中指标众多情况下子指标权重确定困难的问题，一般可取得较好的效果。然而对于电能表运行状态综合评价而言，该方法存在一定缺陷，可能导致评价结果的不准确。采用 FAHP 确定的为恒定权重，其值不能跟随指标状态值而改变。在运行状态评价体系中，因单个指标权重较小，因此在固定权重情况下，状态值的变化无法有效映射到评判结果中，使得单个指标的异常状态值被淹没，造成了评价结果对子指标状态值变化不敏感。当单个子指标状态值出现异常时，电能表的整体综合评价结果可能还处于可接受范围内。然而实际情况中电能表已无法正常运行，需要及时进行检测以及更换，因此恒定权重不能有效反映子指标状态值偏离正常值的情况，不能客观、准确地反映电能表的真实运行状况。故因此需要考虑评判指标间均衡性的问题，以对固定权重作出均衡性的调整。权重调整综合理论是因素空间理论的重要建模原理之一，它反映了综合评价中各指标状态的均衡性14。在进行综合评价时，需遵循均衡原则，即当指标状态值过小或过大时，无论其指标权重系数极小，也需对该指标状态值在整体评价中的影响进行重点关注。在固定权重的基础上进行变权化处理，是一种动态建模原理，强调指标权重应随指标取值状态的变化而变化，以应对固定权重给实际决策造成的偏差。文献 15 将均衡函数引入变权理论，提出了具有实际工程指导意义的权重调整方法，以满足指标状态值出现极端情况时，最终决策方法能对其进行有效反应。将权重调整理论与 FAHP 相结合，引入惩罚型权重调整方式对子指标权重进行调整，使权重系数能够根据子指标的状态值进行自适应调整，使子指标根据偏离程度获得更高的权重。从而保证单个指标严重偏离正常值的情况，电能表状态综合评价结果仍能反映电能表运行状态。权重自适应调整过程包括子指标状态值归一化和子指标权重动态调整两个过程。由于电能表状态评价中各子指标状态值单位并不相同，因此，需要对子指标状态值进行归一化处理。归一化处理的公式如下:xi=za ziza zp(10)式中 xi是归一化后的子指标状态值，若 xi 0，则xi=0;若 xi1，则 xi=1。za为子指标的警示阈值，zp为子指标的最优值，zi为子指标的初始状态值。电能表的状态评估方法中的权重自适应调整采用变权理论反映综合评价中各指标的均衡性。根据变权理论引入均衡函数可得变权公式为:wi=wix1ini=1wix1i(11)一般情祝，当对指标的均衡问题不做过多考虑时，取 05;当认为评价体系中某些指标的严重缺陷不能容忍时，取 0 5;当认为指标状态值不对权重产生影响时，取 =1。对电能表状态综合评价而言，考虑到现场试验指标或在线监测指标严重偏离正常状态将影响整个电能计量体系的正常运行，因此运行监测中运行条981第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023件层下的子指标取 =03，现场试验信息层下的子指标取值 =02，其他的指标取 =06。基于上述分析，采用自适应权重调整的 FAHP 流程如图 2 所示。根据图 2 流程得到电能表状态评价的恒定权重，并依据电能表综合评价体系中各子指标的状态值对恒定权重进行自适应调整，并最终得到电能表运行状态综合评价得分，获得电能表的运行状态。图 2模糊层次分析法流程Fig 2Flow chart of fuzzy analytic hierarchy process4算例分析为验证所给出的权重自适应调整方法的合理性，采用恒定权重法与权重自适应调整法分别对正常运行、环境湿度过大、具有输出故障的电能表以及现场检测误差过大的电能表进行了运行状态评价。4 1 评价体系指标权重计算电能表运行状态综合评价体系如图 1 所示，其中间层分为三层，A 层包含电能表现场试验、基本信息和运行监测三个指标，三个指标又分别具有 B、C 两层子指标。电能表基本信息指标 A1层下属配置指标 B1层下的指标 C1C6的模糊判断矩阵 Mc1数据如表 2 所示。设定一致性指数预定阈值 =0 01，根据式(2)可知指数 =0 128 3，需要进行一致性调整。根据式(3)可计算得到 6 个加型一致性矩阵 Mc1(1)Mc1(6)。根据式(4)可知矩阵 M 和 Mc1(1)Mc1(6)的紧密度 1(1)1(6)分别为 1 601、1 800、2 400、1 600、1 602、1 802。其中最小值为 1(4)，因此 Mc1(4)是最接近模糊互补矩阵 Mc1的加性一致性矩阵，Mc1*为:表 2模糊判断矩阵 Mc1数据Tab 2Fuzzy judgment matrix Mc1指标 C1指标 C2指标 C3指标 C4指标 C5指标 C6指标 C105080609070 8指标 C202050407040 6指标 C304060509070 6指标 C401030105020 3指标 C503060308050 6指标 C602040407040 5Mc1=0 50 70 50 90 60 70 30 50 30 70 40 50 50 70 50 90 60 70 10 30 10 50 20 30 40 60 40 80 50 60 30 50 30 70 405根据式(5)可得偏差矩阵 Qc1为:Qc1=00 10 100 10 1 0 100 1000 1 0 1 0 1000 1 0 1000000 0 10 0 1000 0 1 0 101000对判断矩阵 Mc1的一致性进行调整后可得新的判断矩阵 Mc1为:Mc1=0 50 750 60 90 70 80 250 50 40 70 40 60 40 60 50 90 70 60 10 30 10 50 20 30 30 60 30 80 50 60 20 40 40 70 405新的判断矩阵 Mc1的一致性指数 为 0 119 2，一致性程度仍不满足要求，需再按上述步骤进行调整。经过 Python 语言编写的程序计算可知调整 15 次之后，判断矩阵 Mc1的一致性指数 小于，经一致性调整后新的判断矩阵 MC1为:Mc1=0 50 70 60 90 70 80 30 50 40 750 50 60 40 60 50 850 60 70 10 250 150 50 250 350 30 50 40 750 50 60 20 40 30 650 405根据式(6)、式(7)可知 C 层指标 C1 C6的单层权091第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023重向量 Wc1为:Wc1=020670168301883012000168301483隶属于 A 层电能表基本信息指标(A1指标)下相应 B 层指标为配置性能、可靠性以及质量管理三个指标，即 B1 B3指标。B1 B3指标经过一致性调整后的模糊互补判断矩阵 MB1以及单层权重向量 WB1分别为:MB1=0 50 40 20 60 50 350 80 6505WB1=0 26670 325004083A 层的电能表基本信息、现场试验和运行监测三个指标经过一致性调整后的模糊互补判断矩阵 MA以及单层权重向量 WA分别为:MA=0 50 20 30 80 50 60 70 405，WA=0 250 4035根据上述计算过程可对电能运行状态评价体系中的所有子指标的权重系数进行计算，在此不再给出详细计算过程，各子指标权重系数如表 3 表 5 所示。4 2 运行状态综合评价结果采用恒定权重法与权重自适应调整法分别对正常运行、环境湿度过大、具有输出故障以及现场检测误差过大的电能表的运行状态进行评价，其综合得分结果如表6 所示。表 3电能表基本信息层次结构以及权重Tab 3Hierarchical structure and weight of basicinformation of electricity meter第一层第二层第三层指标权重电能表基本信息配置连接方式0 013 8选型0 011 2设备封闭性0 012 6接线盒性能0 008 0主副电能表0 011 2安装位置0 009 9可靠性平均预期寿命0 044 7可靠性试验0 036 6质量控制家族缺陷0 020 6基本误差0 018 7误差分散0 012 8批量验收抽样0 014 6运行故障率0 016 7批量测试合格率0 018 7表 4电能表现场试验层次结构以及权重Tab 4Hierarchical structure and weight of performancefield test of electricity meter第一层第二层第三层指标权重现场试验现场试验信息现场检测误差0133 3组合误差0096 7时钟校验0170 0表 5电能表运行状态监测层次结构以及权重Tab 5Hierarchical structure and weight of operationstatus monitoring of electricity meter第一层第二层第三层指标权重运行监测运行条件用户信誉0033 3外观缺陷0030 0故障情况0022 2线路损耗0025 4运行环境负载特性0010 0工作电压0010 0谐波0011 1频率波动0009 5供电可靠性0007 7环境温湿度0007 7静电放电0012 4电磁干扰0012 4雷击0012 4异常监测电压和电流异常0041 3电量异常0041 3负载异常0026 1计费控制异常0037 1表 6基于恒定权重与自适应权重的评价结果对比Tab 6Comparison of evaluation results based on constantweight and self-adaptive weight综合得分 S恒定权重自适应权重正常运行98497 9环境湿度过大95288 5具有输出故障94856 6现场检测误差过大87832 6从表 6 可知，电能表正常运行时，恒定权重和自适应权重综合评价得分基本相同，得分结果表明电能表运行状态良好。当环境湿度过大时，恒定权重和自适应权重的综合评价得分有一定的差异，然而两者得分191第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023均表明电能表还处于可正常运行状态。当电能表出现输出故障或现场检测误差过大时，恒定权重和自适应权重的综合评价得分呈现明显差异，恒定权重法表明电能表处于良好运行状态，自适应权重法表明电能表处于恶劣运行状态，需要及时检测与更换，显然自适应权重法得到的综合评价体系权重更加合理，评价结果更加准确。上述分析结果证明了基于自适应权重综合评价体系明显优于恒定权重综合评价体系，采用自适应权重的综合评价体系可对电能表的运行状态进行准确评价。5结束语针对目前电能表运行管理的缺点，以电能表的基本信息、运行监测数据和现场试验数据为基础，建立了电能表运行状态综合评价指标体系。依据模糊层次分析法建立了电能表运行状态综合评价模型，考虑到恒定权重可能造成的单个指标异常情况的淹没问题，引入了动态权重自适应调整算法，使得评价体系权重可跟随指标状态值做出动态调整。基于自适应权重模糊层次分析法的电能表运行状态评级方法，实现了智能电能表运行状态的准确评价，该方法具有以下特点:(1)考虑了电能表的基本信息指标、运行监测指标等多个因素，从海量数据中提取了最具代表性和全面性的 34 个影响因素，形成了可对智能电能表运行状态进行可靠评价的综合指标体系;(2)解决了传统智能电能表评价方法严重依赖个人经验、无法实时评价和评价结果主观性过强的缺点，基于配置、可靠性和现场试验误差数据等子指标两两之间互相比较重要性的方法，与同时对多个影响因素指标横向比较重要性相比，该评价方法准确性更高，说服力更强;(3)考虑到了子指标状态值对权重系数的影响，避免了单个子指标异常越限情况的淹没，整个评价体系依据单次专家打分结果可对评价体系中各子指标权重进行自适应调整，因此该方法更具普适性。参 考 文 献 1 彭鑫霞，袁瑞铭，丁恒春 谐波条件下电能计量装置运行误差自动检测方法J 自动化与仪器仪表，2019(6):127-130Peng Xinxia，Yuan uiming，Ding Hengchuan Automatic detectionmethod for operation error of electric energy metering device under har-monic conditionJ Automation Instrumentation，2019(6):127-130 2 赵楠，吴晟，王昕，等 基于网络的计量自动化管控系统 J 化工自动化及仪表，2019，46(3):208-213Zhao Nan，Wu Sheng，Wang Xin，et al Network-based Managementand Control System for Electric Metering AutomationJ Control andInstruments in Chemical Industry，2019，46(3):208-213 3 袁帅，邓俊杰 电能计量装置管理的有效策略研究J 中国标准化，2018(18):251-252Yuan Shuai，Deng Junjie Study on Effective Strategy of Electric EnergyMetering Device ManagementJ China Standardization，2018(18):251-252 4 彭楚宁，罗冉冉，王晓东 新一代智能电能表支撑泛在电力物联网技术研究 J 电测与仪表，2019，56(15):137-142 5 丁鹏程，邓岳华，邓志海，等 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