电网数字化转型和智慧电网系统构建是响应国家十四五计划要求,在多方寻求突破,以打通阻碍发电、输电、配电、售电和用电的“堵点”和“痛点”。这样电力企业可以更好地协调并履行电力行业在特定区域发展、市场化要素流动和国家战略实施等方面的重要责任和使命。智能电表是智能电网里数目巨大、范围极广的终端设备,它们对电网的重要性不言而喻。作为智能电网的重要组成部分,智能电表是实现电网自动化、数字化、信息化的重要基础,而和它相关的各项日常运行数据也被称作社会经济的“晴雨表”。当前,智能电表无论使用状态如何,统一地设定为满8年进行更换,以机械式传统式的模式更换智能电表。这意味着可能提前报废了很多功能依旧正常且测量精度合格的智能电表,将造成每年数百亿元的损失。因此,通过研究预测智能电表的剩余寿命,为智能电表更换制定更灵活更有效的科学管理策略提供理论依据,具有重大经济价值和重要社会意义。由此,如何以非“一刀切”的管理方式更换智能电表是当前国家电网公司极具前瞻性且重要的工程管理问题。目前绝大部分省份尚未展开上述研究或处于起步阶段。已展开研究的几个省市,有的采用统一延长电表使用年限的管理策略,这和绝大部分省份推行的一刀切的管理方式无本质区别,且由于智能电表生产商品控不同,该管理方式缺乏有效性;有些采用依赖于包括状态监测在内的,需要额外装配设备测量一些间接指标的管理策略,但由于智能电表数目庞大,需要巨大的人力物力,该管理策略缺乏经济性。如果能通过智能电表日常运行数据就较准确预测智能电表剩余寿命,以此建立智能电表预期寿命管理,可进一步实现智能电表更换过程的数字化和智能化,达到为企业降本提质增效的目的。本文的研究工作依托于电网数字化转型和智慧电网系统构建方面的重点课题,将研究智能电表及变压器相关日常运行数据与剩余寿命的关系,在考虑环境湿度温度的情况下,建立寿命预测模型,通过仿真程序预测智能电表剩余寿命,并建立智能电表更换管理机制。具体而言,本文首先分析了智能电表数据特点,并对数据进行预处理操作;接着,以智能电表和区域变压器日常运行数据为基础,通过分析智能电表系统物理属性和寿命的关系,构建表征智能电表寿命的指标集;然后,运用多项式回归给出了智能电表寿命与上述指标的依赖关系,以此建立了智能电表寿命预测模型;接下来,利用适合于拟合高频振荡数据的长短期记忆神经网络对智能电表日常运行数据和变压器运行数据进行预测,然后带入寿命预测模型,预测智能电表剩余寿命,计算了预测误差并验证了模型的准确性。在此基础上,进一步考虑环境温度湿度的影响,运用Peck温度湿度退化模型,修正上述寿命预测模型。通过智能电表、区域变压器日常运行数据和A市温度湿度数据,利用Matlab软件实现寿命预测模型,以此对十余组智能电表寿命进行预测,并对比了有无环境因素的预测寿命差距,从结果可以发现考虑环境因素后预测寿命误差有所减小。相对于智能电表平均寿命,本文模型预测误差率为8%,由此说明本文构建的模型有较好的预测准确性。最后,以上述对智能电表寿命的预测结果,提供了基于寿命预测的智能电表更换管理机制,并给出仿真实例。同时我们以A市B区为例讨论了基于智能电表寿命预测的更换管理机制带来的经济效应,按照本文智能电表更换管理策略预计比目前所执行的更换策略可节省742.5万元。