基于GJB/Z 299C的智能电能表计量单元可靠性预计

黄友朋 路韬 党三磊 陈亮

摘 要：为提高国产智能电能表可靠性，提出在智能电能表设计阶段进行可靠性预计，以计量单元为例，依据GJB/Z299C，给出了详细的可靠性预计方法。根據设计电路原理图，进行集成电路/元器件归类;再根据集成电路/元器件类别，基于GJB/Z299C，设计相应的可靠性信息表;结合工程应用与可靠性信息表，计算出各集成电路/元器件的失效率;最终得到计量单元的失效率。实践结果表明，该方法具有可行性及推广价值。

关键词：智能电能表; 可靠性预计;计量单元; GJB/Z 299C

DOI：10.15938/j.jhust.2021.06.014

中图分类号： TM933.4

文献标志码： A

文章编号： 1007-2683（2021）06-0104-08

Reliability Prediction of the Measurement Unit

for Smart Meter Based on GJB/Z 299C

HUANG You-peng， LU Tao， DANG San-lei， CHEN Liang

（Power Measurement Center， Guangdong Power Grid Co. LTD， Guangzhou， 510001， China）

Abstract：To improve the reliability of domestic smart meter， the reliability prediction is needed during the design phase of smart meter. For the measurement unit， the reliability prediction method is given on GJB/Z299C. The integrated circuits or electronic components are grouped according to the circuit diagram designed. The corresponding reliability information diagram is designed on the categories and GJB/Z299C. The failure rate of each component can be calculated by combining engineering application with reliability information diagrams. Finally， the failure rate of measurement unit can be deduced. The practice results show that the method is feasible and is worth applying widely.

Keywords：smart meter; reliability prediction; measurement unit; GJB/Z 299C

0 引 言

电力行业是国民经济的第一基础产业，是关系国计民生的一项重要的公用事业。为满足经济增长、社会进步及生活需求，世界各国都在加快建设及完善智能电网。建设智能电网已然成为世界各国推动绿色经济发展、提高能源及资源利用率、应对环境变化的主要手段，其安全、经济、可靠地运行，是经济可持续发展的重要保障[1]。智能电能表作为智能电网的重要组成部分，是实现智能电网数字化、互动化、自动化、信息化的有力保障[2]，而智能电能表能够进行准确无误地计量是基本前提。截至2017年，国家电网智能电表覆盖率达到99.03%，累计采集4.47亿户[3-4]。随着智能电能表的应用普及，故障凸显[5]。对于智能电能表来说，一旦发生故障，轻则影响用户利益及企业形象，重则影响用户的用电安全及电网的运行安全[6-7]。因此，智能电能表的可靠性问题引起了生产厂家及用户的广泛关注[8]。

智能电能表的工作环境、用户类别均影响智能电能表计量单元的可靠性[9]。近年来，众多研究人员对智能电能表可靠性试验方法进行研究与展望[10-15]。文[16-19]采用元器件应力法对智能电能表进行了可靠性研究与分析;文[20]通过建立智能电能表故障树的方法，对智能电能表进行了可靠性研究与探索;文[21]综合运用GJB/Z 299C与IEC62059，设计了电能表可靠性预计系统;对评估智能电能表可靠性具有一定的指导意义。文[22]针对企业收集数据不足等问题，研究了智能电能表现场数据处理方法。文[23]从现场校验角度研究了智能电能表可靠性，侧重讨论了智能电能表的轮换方案。文[24-26]对现有的电子产品可靠性预计手册GJB/Z 299C、SN29500、IEC62380、SR-332及MIL-HDBK-217F进行了比较分析;文[27]对智能电能表关键元器件进行可靠性预计;但未进行单元或系统的可靠性研究。但是关于智能电能表计量单元可靠性研究文献较为鲜见。

基于以上，本文依据GJB/Z 299C[28]，以智能电能表计量单元为研究对象，进行可靠性预计，并给出基于GJB/Z 299C智能电能表计量单元可靠性预计的详细方案。这种基于GJB/Z 299C的可靠性预计方法可推广至其他单元或者系统。

1 基于GJB/Z 299C的可靠性预计方法

GJB/Z 299C-2006为中华人民共和国国家军用标准《电子设备可靠性预计手册》（以下简称为GJB/Z 299C），用其进行单元可靠性预计时，主要过程如下：

1）对单元电路原理图中的电子元器件进行统计、归类，列出相应表格;

2）根据工程经验，对归类后的电子元器件，设计出相应的可靠性信息表;

3）根据电子元器件可靠性信息表，计算/推断出该元器件的可靠性信息;

4）根據元器件的可靠性信息，计算出单元的可靠性信息。

2 智能电能表计量单元可靠性预计

某公司生产的某型号单相费控智能电能表主要参数如表1所示。

2.1 计量单元电路

单相费控智能电能表计量单元电路原理图如图1所示。

由图1，归纳智能电能表计量单元电路元器件型号和数量，如表2所示。

2.2 元器件可靠性预计

由图1及表1可知，计量单元电路主要包括片集成电路、晶振、贴片电阻、贴片电容及贴片光耦。

由于篇幅所限，本文仅给出了以上集成电路及电子元器件的可靠性信息输入表及复杂参数获取方式，其他相关信息参照GJB/Z 299C，本文将给出详细参考信息。为简化表格，考虑智能电能表各构成单元工作环境相同，将环境系数信息单列于表3。

2.2.1 片集成电路可靠性预计

由GJB/Z 299C，可知片集成电路工作失效率为

λP=λbπQπEπLπFπT（1）

式中：λb为基本失效率;πQ为质量系数;πE为环境系数;πL为成熟系数;πF为电路功能系数;πT为温度应力系数。

结合工程实际和式（1），设计片集成电路可靠性信息表，见表4。

单片集成电路外贴元件失效率为GJB/Z 299C表5.2.2-1计算出的工作失效率。计算时，TC=35℃;πE=1;C3=0;πL=1，质量等级及πQ值见GJB/Z 299C表5.2.2-1。

二极管（）;晶体管（）;电位器（）;电容器（）;电阻器（）;感性元件（）具体类型见GJB/Z 299C表5.2.3-7。

πQA1（）;A2（）;A3（）;A4（）;A5（）;A6（）;B1（）;B2（）;C（）详见GJB/Z 299C表5.2.3-2。

πL符合相应的标准或技术条件，已稳定生产的产品（）;质量尚未稳定的产品（）;试制品或新投产的初批次产品;设计或工艺上有重大变更;长期中断生产或生产线有重大变化（）

πT若仅知电路封装底座温度，℃（）;若已知电路封装内的最高温度，℃（）

πF数字（）;高频（10MHz～1GHz）（）;微波（>1GHz）（）;模拟（）;功率（）

基本失效率λb的模型为

λb=ASλC+λRTNRT+∑λDCNDC+λSF……（2）

式中：λC为网络复杂度失效率，可通过查GJB/Z299C表5.2.3-5获得;AS为衬底面积，cm2;NRT为膜电阻数;λRT为膜电阻失效率，可通过查GJB/Z299C表5.2.3-6获得。∑λDCNDC为外贴元器件失效率的和。λDC可通过查GJB/Z299C表5.2.3-7获得。NDC为外贴某一种类元器件数;λSF为工艺和封装失效率，可通过查GJB/Z299C表5.2.3-8获得。

环境系数πE可根据表3，通过查GJB/Z 299C表5.2.3-1获得。质量系数πQ可通过查GJB/Z 299C表5.2.3-2获得。成熟系数πL可通过查GJB/Z 299C表5.2.2-4获得。温度应力系数πT可通过查GJB/Z 299C表5.2.3-3获得。电路功能系数πF可通过查GJB/Z 299C表5.2.3-4获得。

2.2.2 晶振可靠性预计

晶振工作失效率预计模型为

λP=λbπEπQ（3）

式中：λb=0.35×10-6/h;质量系数πQ分为5个等级，可通过查GJB/Z 299C表5.15.2-2获得;环境系数πE可根据表3，通过查GJB/Z 299C表5.15.2-1获得。

晶振可靠性信息输入表较为简单，限于本文篇幅，故略去。

2.2.3 贴片电阻可靠性预计

贴片电阻工作失效率预计模型为

λP=λbπEπQπR（4）

式中：λb=0.007×10-6/h;πR为阻值系数。

环境系数πE可根据表3，通过查GJB/Z 299C表5.5.11-1获得。质量系数πQ分为4个等级，可通过查GJB/Z 299C表5.5.11-2获得。阻值系数πR分为3个区间，可通过查GJB/Z 299C表5.5.11-3获得。（贴片电阻可靠性信息输入表较为简单，限于本文篇幅，故略去。）

2.2.4 贴片电容可靠性预计

贴片电容工作失效率预计模型为

λP=λbπEπQπCVπKπch（5）

式中：πCV为电容量系数;πK为种类系数;πch为表明贴装系数。

基本失效率λb可通过查GJB/Z 299C表5.7.2-1～表5.7.2-3及图5.7.2-1～图5.7.2-3获得。环境系数πE可根据表3，通过查GJB/Z 299C表5.7.2-4获得。质量系数πQ可通过查GJB/Z 299C表5.7.2-5获得。种类系数πK可通过查GJB/Z 299C表5.7.2-7获得。表面贴装系数πch可通过查GJB/Z 299C表5.7.1-1获得。

贴片电容可靠性数据信息如表5所示。

1（1）符合GJB972A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的S级产品（2）符合GJB732-1989、GJB1214-1991，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的B级产品符合GJB972-1900，且列入军用电子元器件合格产品目（QPL）的B级产品是否

2（1）符合GJB972A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的R级产品（2）符合GJB732-1989、GJB1214-1991，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的Q级产品符合GJB972-1900，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的Q级产品是否

3（1）符合GJB972A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的P级产品（2）符合GJB732-1989、GJB1214-1991，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的L级产品符合GJB972-1900，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的L级产品是否

4（1）符合GJB972A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的M级产品（2）符合GJB732-1989、GJB1214-1991，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的W级产品符合GJB972-1900，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的W级产品是否

πCVC≤10pF（）;10pF<C≤470pF（）;470pF<C≤0.0047μF（）;0.0047μF<C≤0.047μF（）;0.047μF<C≤0.22μF（）;0.22μF<C≤1μF（）;1μF<C≤3.3μF（）;C>3.3μF（）

πK聚苯乙烯，聚四氟乙烯，聚碳酸酯（）;涤纶，聚丙乙烯等有机膜，纸-膜符合介质（）;纸介，金属化纸介（）

πch片式（）;有引线（包含有引线SMT，通孔式）（）

2.2.5 贴片光耦可靠性预计

贴片光耦工作失效率预计模型为

λP=λbπEπQπTπK（6）

环境系数πE可根据表3，通过查GJB/Z 299C表5.3.12-1获得。质量系数πQ可通过查GJB/Z 299C表5.3.12-2获得。温度应力系数πT可通过查GJB/Z 299C表5.3.12-3获得。种类系数πK可通过查GJB/Z 299C表5.3.12-4获得。

贴片光耦可靠性数据信息如表6所示。

A1符合GJB33A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的JY级产品————是否

A2符合GJB33A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的JCT级产品符合GJB33-1985，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的GCT级产品是否

A3符合GJB33A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的JT级产品符合GJB33-1985且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的GT级产品是否

A4符合GJB33A，且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的JP级产品（1）符合GJB33-1985且列入军用电子元器件合格产品目录（QPL）的GP级产品（2）按QZJ840611A “七专”技术条件组织生产的产品是否

B1（1）符合GB/T4589.1，且经中国电子元器件质量认证委员会认证合格的II类产品（2）符合GB/T4589.1的III类产品按QZJ840611、QZJ840612 “七专”技术条件组织生产的产品是否

B2（1）按军用标准的筛选要求进行筛选的B2质量等级（2）符合GB/T4589.1的II类产品按“七九〇五”七专质量控制技术协议组织生产的产品是否

A1符合GB/T4589.1的I类产品符合*SJ614的产品是否

C低档产品是否

πT发光二极管、红外发光二极管、光敏二极管（）;光敏三极管、光电耦合器、数码管（）

工作环境温度，℃数值：

πK发光二极管（）;红外发光二极管（）;光敏二极管（）;光敏三极管（）;简单式光电耦合器（）;复合式光电耦合器（）;单位数码管（）;多位数码管（）

3 工程应用实例

某智能电能表测量单元如图1所示，电子元器件清单见表2。在工程应用时，根据需求，在表格中相应位置打“√”即可，因为篇幅所限，仅给出了打“√”项。工作环境为一般地面固定，产品质量等级为“七专”。

1）集成电路8205C失效率

集成電路8205C可靠性信息见表7。由GJB/Z 299C表5.2.3-5、GJB/Z 299C表5.2.3-8及式（2），可计算出λb=0.084×10-6/h。

由表3、表6、GJB/Z 299C表5.2.3-1、GJB/Z 299C表5.2.3-2、GJB/Z 299C表5.2.2-4、GJB/Z 299C表5.2.3-3、GJB/Z 299C表5.2.3-4及式（1），可得集成电路8205C失效率λp1为

λp1=0.201×10-6/h

2）晶振失效率

由表3GJB/Z 299C表5.15.2-1、GJB/Z 299C表5.15.2-2及式（3），可得晶振的失效率λp2为

λp2=0.184×10-6/h

3）贴片电阻失效率

由表3GJB/Z 299C表5.5.11-1、GJB/Z 299C表5.5.11-2、GJB/Z 299C表5.5.11-3及式（4），计算出贴片电阻失效率分别为

λp3=λp4=λp5=λp6=λp7=0.01344×10-6/h

λp8=λp9=…λp24=0.0084×10-6/h

4）贴片电容失效率

假定工作电压分别为5V、3V，工作环境温度均为40℃，额定温度均为100℃。由表3、表7、GJB/Z 299C表5.7.2-1～表5.7.2-3、图5.7.2-1～图5.7.2-3、GJB/Z 299C表5.7.2-4、GJB/Z 299C表5.7.2-5、GJB/Z 299C表5.7.2-7、GJB/Z 299C表5.7.1-1及式（5），计算出贴片电容失效率分别为

λp25=λp26=0.005138×10-6/h

λp27=λp28=λp29=0.002408×10-6/h

λp30=λp31=…=λp35=0.004175×10-6/h

λp36=0.007707×10-6/h

5）贴片光耦失效率

由表3、表6、GJB/Z 299C表5.3.12-1、GJB/Z 299C表5.3.12-2、GJB/Z 299C表5.3.12-3、GJB/Z 299C表5.3.12-4及式（6），贴片光耦失效率为

λp37=0.08834×10-6/h

6）计量单元失效率

综上，计量单元总失效率为

λP=λp1+λp2+…+λp37=0.707847×10-6/h

考虑电子产品寿命多服从指数分布，则计量单元的平均寿命为

MTBF=1λp=1.4127×106h

可靠度函数为

R（t）=e-λpt

随时间变化，计量单元可靠度变化趋势如图2所示。

由图可知，智能电能表运行10年，计量单元可靠度为0.9399;运行20年，其可靠度为0.883367。完全满足设计与使用规范。

4 结 论

为提高智能电能表计量单元可靠性，在智能电能表设计阶段，基于GJB/Z 299C对其计量单元进行可靠性预计。

该方法依据计量单元设计原理图，对每个集成电路/电子元器件进行可靠性预计，经运算得到计量单元的可靠性信息，其结果可用于检验设计是否符合使用寿命要求，对提高计量单元及智能电能表可靠性具有重要意义。

依据该方法可进行智能电能表可靠性分配，为集成电路/元器件选取提供依据。

该方法经企业试行，并取得较好效果，且可推广至其它单元或系统。

参 考 文 献：

[1] 袁金灿， 马进， 王思彤， 等. 智能电能表可靠性预计技术[J]. 电力自动化设备， 2013，33（7）：161.

YUAN Jincan，MA Jin，WANG Sitong， et al. Reliability Prediction of Smart Electrical Energy Meter[J]. Electric Power Automation Equipment， 2013，33（7）：161.

[2] 刘旭明， 唐求， 邱伟， 等. 基于ZINB层次贝叶斯智能电能表的可靠性预估[J]. 电子测量与仪器学报， 2019，33（7）：28.

LIU Xuming， TANG Qiu， QIU Wei， et al. Reliability Evaluation and Prediction of Smart Meters Based on ZINB Hierarchical Bayesian[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation， 2019，33（7）：28.

[3] 胡珊珊， 王保帅， 尹家悦， 等. 基于FMECA的智能电能表关键元器件风险评估. 电测与仪表， http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1202.TH.20200511.0854.006.html.

HU Shanshan， WANG Baoshuai， YIN Jiayue， et al. Risk Assessment of Key Components for Smart Meters Based on FMECA[J]. Electrical Measurement & Instrumentation，http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1202.TH.20200511.0854.006.html.

[4] 张蓬鹤， 张帆， 黄加羽， 等. 基于HALT试验的运行智能电能表剩余寿命预测方法研究[J]. 自动化与仪器仪表， 2019（6）：76.

ZHANG Penghe，ZHANG Fang，HUANG Jiayu， et al. Study on the Residual Life Prediction of Smart Meters for Operation by HALT Test[J]. Automation & Instrumentation， 2019（6）：76.

[5] 贺星，申丽曼，陈浩. 智能电能表计量故障原因分析[J]. 湖南电力， 2017，37（3）：83.

HE Xing，SHEN Liman，CHEN Hao. Reason Analysis of Intelligent Energy Meter's Measure Fault[J].Hunan Electric Power， 2017，37（3）：83.

[6] 杜蜀薇， 成達， 邱伟，等. 基于分层贝叶斯的电能表短期故障评估与预测[J]. 电子测量与仪器学报， 2018，32（12）：178.

DU Shuwei， CHENG Da， QIU Wei， et al. Short-te-rm Fault Evaluation and Prediction of Energy Meter Based on Hierarchical Bayesian[J]. Journal of  Electronic Measurement and Instrum-entation， 2018，32（12）：178.

[7] 张蓬鹤， 张保亮， 陈思禹. 基于分层抽样的运行智能电能表剩余寿命[J]. 电测与仪表， 2019，56（5）：148.

ZHANG Penghe，ZHANG Baoliang，CHEN Siyu. Study on the Life Prediction Method of Smart Meters for Operation Based on Stratified Sampling[J]. Electrical Measurement &Instrumentation， 2019，56（5）：148.

[8] 李金玲， 关军利. 基于元器件应力法的电能表可靠性预计报告[J]. 电子元器件应用， 2012，14（6）：4.

LI Jinling， GUAN Junli. Based on the Component Stress Method Electric Energy Meter Reliability Report[J]. Electronic Component & Device Application， 2012，14（6）：4.

[9] 张蓬鹤， 杨文强， 王晓东， 等. 户外典型环境的智能电能表远程自动实时监测系统研究[J]. 电力信息与通信技术， 2020，18（4）：91.

ZHANG Penghe， YANG Wenqiang， WANG Xiaodong， et al. Research on Remote Automatic Realtime Monitoring System of Smart Electric Energy Meter in Typical Outdoor Environment[J]. Electric Power ICT， 2020，18（4）：91.

[10]杨舟， 刁大成， 路慧杰， 等. 电能表可靠性试验方法研究综述及展望[J]. 电测与仪表，2020，57（9）：17.

YANG Zhou，DIAO Dacheng，LU Huijie， et al. R-eview and Prospect of Research on Reliability Test  Method of Electric Energy Meters[J]. Electrical Mea-surement & Instrumentation， 2020，57（9）：17.

[11]陈喜峰， 王海滨， 徐人恒， 等. 基于贝叶斯网络的智能电能表可靠性预计研究[J]. 电测与仪表， 2017，54（23）：99.

CHEN Xifeng，WANG Haibin，XU Renheng， et al. Research on Reliability Prediction of Smart Meter B-ased on Bayesian Network[J]. Electrical Measurement &Instrumentation， 2017，54（23）：99.

[12]杨涛， 冯兴乐， 刁瑞朋， 等. 单相智能电能表可靠性预计方法研究与实践[J]. 工业仪表与自动化装置， 2018，（2）：71.

YANG Tao，FENG Xingle，DIAO Ruipeng， et al.Research and Practice of Reliability Prediction Method for Single Phase Smart Electrical Energy Meter[J].Industrial Instrumentation & Automation， 2018，（2）：71.

[13]冯波， 陶鹏， 王瑞欣， 等. 智能电能表可靠性及其评价方法分析[J]. 河北电力技术， 2012，31（3）：15.

FENG Bo， TAO Peng， WANG Ruixin， et al. Analysis on Reliability for Smart Meter and Its Evaluateon Method[J]. Hebei Electric Power， 2012，31（3）：15.

[14]莫肇明.基于OLAP技术的智能电表集抄数据分析系统[J].电子设计工程，2020，（18）：1.

MO Zhaoming.Data Analysis System of Intelligent Meter Reading Based on OLAP Technology[J].Electronic Design Engineering，2020（18）：1.

[15]高 阳，李 汐，华书蓓，等.基于智能电表数据的低电压电流优化算法[J].电子设计工程，2020（3）：133.

GAO Yang，LI Xi，HUA Shubei， et al..Low Voltage and Current Optimization Algorithm Based on Intelligent Meter Data[J].Electronic Design Engineering，2020（3）：133.

[16]朱自偉， 冯兴乐， 徐锦涛， 等. 智能电能表可靠性研究与分析[J]. 自动化与仪器仪表， 2019（4）：99.

ZHU Ziwei，FENG Xingle，XU Jintao， et al. Research and Analysis of Reliability of Intelligent Energy Meter[J]. Automation & Instrumentation， 2019（4）：99.

[17]巨汉基， 郭丽娟， 刘延泉，等. 基于元器件应力法的智能电能表可靠性研究与应用[J]. 电测与仪表， 2013，50（11A）：7.

JU Hanji，GUO Lijuan，LIU Yanuan， et al. Intelligent Electric Energy Meter Reliability Prediction Research and Application Based on the ComponentStress Method[J]. Electrical Measurement & Instrumentation， 2013，50（11A）：7.

[18]王先强， 郝金伟， 陈新春， 等. 基于元器件应力法的智能电能表可靠性预计[J]. 科技创新与生产力， 2014（8）：76.

WAND Xianqiang，HAO Jinwei，CHEN Xinchun，et al. Reliability Prediction of Smart Electricity M-eter Based on the Component Stress Method[J]. Scitech Innovation & Productivity， 2014（8）：76.

[19]郭丽娟， 刘延泉， 巨汉基， 等. 基于元器件应力法的智能电表可靠性预计研究[J]. 计算机仿真， 2014，31（1）：149.

GUO Lijuan， LIU Yanquan， JU Hanji， et al. In-telligent Electric Energy Meter Reliability Prediction Research Based on Component Stress Method[J]. Computer Simulation， 2014，31（1）：149.

[20]冯晓栋， 王先培， 田猛， 等. 基于故障树的智能电能表可靠性分析[J]. 电测与仪表， 2019，56（8）：148.

FENG Xiaodong，WANG Xianpei，TIAN Meng， et al. Reliability Analysis of Smart Meter Based on Fault Tree[J]. Electrical Measurement & Instrumentation， 2019，56（8）：148.

[21]依溥治， 徐人恒， 张明远， 等. 基于云平台的电能表可靠性预计系统设计与实现[J]. 电测与仪表， 2017，54（5）：96.

YI Puzhi， XU Renheng， ZHANG Mingyuan， et al. Design and Implementation of the Watthour Meter Reliability Prediction System Based on Cloud Platform[J]. Electrical Measurement & Instrumentation， 2017，54（5）：96.

[22]姚力， 章江铭， 胡瑛俊， 等. 智能电能表运行可靠性数据处理方法研究[J]. 科技通报， 2018，34（10）：125.

YAO Li，ZHANG Jiangming，HU Yingjun， et al. Study on Running Reliability Data Processing Method for Smart Electrical Energy Meters[J]. Bulletin of Science and Technology， 2018，34（10）：125.

[23]解進军， 周文斌， 刘士峰， 等. 考虑现场校验的智能电能表可靠性分析与改进[J]. 中国电力， 2019，52（10）：79.

XIE Jinjun， ZHOU Wenbin， LIU Shifeng， et al. R-eliability Analysis and Improvement of Smart Electric Energy Meter Considering Field Verification[J].Electric Power， 2019，52（10）：79.

[24]杨洪旗， 刘少卿， 黄进永. 智能电能表的可靠性预计方法研究[J]. 电子产品可靠性与环境试验， 2016，34（3）：65.

YANG Hongqi，LIU Shaoqing，HUANG Jinyong. Reliability Prediction Method of Smart Meter[J].  Electronic Product Reliability and Environmental Testing， 2016，34（3）：65.

[25]LI Xiangfeng， ZONG Jianhua. IEC 62059 Standards’ Application in Reliability Prediction and Verification of Smart Meters[J]. China Standardization， 2012（5）：76.

[26]李向锋， 宗建华， Joe Imfeld. IEC62059 标准在智能电能表可靠性预计与考核验证方法上的应用[J]. 电测与仪表， 2010，47（529）：75.

LI Xiangfeng， ZONG Jianhua， Joe Imfeld. IEC62059 Standards in Smart Meter Dependability Prediction and Verification Methods Application[J]. Electrical Measurement & Instrumentation， 2010，47（529）：75.

[27]李蕊， 羡慧竹， 韩柳， 等. 基于GJB/Z 299C的智能电能表关键元器件可靠性预计[J]. 电测与仪表， 2019，56（4）：147.

LI Rui，XIAN Huizhu，HAN Liu， et al. Reliabilityprediction of the Key Components for Smart Meter Based on GJB/Z299C[J]. Electrical Measurement & Instrumentation， 2019，56（4）：147.

[28]中国人民解放军总装备部电子信息基础部. 电子装备可靠性预计手册： GJB/Z 299C-2006[S]. 北京： 总装备部军标出版发行部， 2007.

（编辑：温泽宇）

收稿日期： 2020-09-03

基金项目： 广东电网公司科技项目（GDKJXM20185871）; 国家自然科学基金（61179023）;黑龙江省自然科学基金（QC2016068）.

作者简介：

黄友朋（1987—），男，高级工程师;

党三磊（1982—），男，硕士，教授级高级工程师.

通信作者：

路 韬（1993—），男，硕士，工程师，E-mail：1159818989@qq.com.

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