面向智能电能表数字电路电磁扰动的失效测试设计与实现

Test design for electromagnetic disturbance-induced failure of the digital circuits in smart electricity meters

摘要

智能电能表在实际工作环境中经常面临严峻的电磁干扰问题。电磁干扰可通过电磁感应、静电放电或电路传导等途径耦合到电能表的电路中，影响智能电能表内部数字电路正常工作，甚至引发组件的永久性损坏，引起电能表出现计算错误、信号传输失真等一系列问题，导致电能表电路失效，对电网的安全运行造成潜在的威胁。本文针对智能电能表内部对电磁扰动敏感的典型数字电路，如微控制器、电源管理芯片、AD（Analog‑to‑Digital）转换器等，结合工程实际开展失效测试实验、失效阈值测定及分析，明确失效边界，开展失效特性的量化分析，以便提高智能电能表在复杂电磁环境下工作的可靠性和稳定性。

Abstract

In practical operating environments， smart electricity meters are often subjected to severe electromagnetic interference （EMI）. Such interference can be coupled into the meter’s circuitry through electromagnetic induction， electrostatic discharge， or conducted paths， thereby disturbing its key digital circuits to varying degrees， or even causing permanent component damage. This can lead to miscalculation， signal transmission distortion， and other malfunctions that impair the normal operation of the meter and potentially threaten the safe functioning of the entire grid. To ensure the stable and reliable performance of smart electricity meters in complex electromagnetic settings， proactive measures must be implemented at the stages of component selection and circuit design. This study focuses on the impact of EMI on the digital circuits within smart electricity meters， specifically targeting the microcontroller unit （MCU）， power management chip， and analog‑to‑digital （AD） converter. Tailored electromagnetic tests are designed and conducted under realistic engineering conditions， including failure‑mode experiments and failure‑threshold measurements. The work aims to determine the failure boundaries of these critical digital circuits， enable accurate monitoring of EMI effects on smart electricity meters， and perform quantitative analysis of the failure characteristics of key circuitry. Finally， a test protocol is provided for damage testing， circuit design， and component selection of similar critical digital circuits in meters. The study also offers engineering insights for mitigating coupled interference–such as that from electromagnetic induction， ESD， and conducted sources–in digital circuits， and for enhancing electromagnetic compatibility （EMC） performance in complex electromagnetic environments.

Graphical abstract

关键词

智能电能表 / 电磁干扰 / 失效测试

Key words

smart electricity meters / electromagnetic interference / failure test

当前电力工业领域中先进计量基础设施的发展有力地促进了电网的智能化，作为先进计量基础设施中的关键设备和智能电网的重要终端，智能电能表已成为电力交易结算中最重要的设备，是获取电网数据的基础设施。智能电能表以其高度准确的计量能力和敏锐度，以及较低的电能损耗而备受电网和用户青睐^［1-4］。智能电能表的稳定运行对于保障电力供应的正常运转至关重要，直接关系到千家万户的利益以及电网公司的收入。随着智能电能表覆盖率的升高，行业对智能电能表的管控要求也更严格^［5-6］。

智能电能表在追求更智能、便捷的同时引入了更多电子元件^［7］。当前，智能电能表主要采用数字电路实现，由大量芯片、电子元件等集成实现。智能电能表的故障同时受生产厂商的材料工艺问题、应用环境以及人为窃电操作等多种因素影响^［8-10］。而电网中节能电气设备的快速增加，导致电磁干扰案例频发。电磁干扰对智能电能表的影响，主要体现在其可能导致设备失效或性能下降，因此电磁兼容问题一直是测试分析的热点。复杂电磁环境中产生的外部电磁干扰，通过电/磁场感应耦合到电源线、信号线或其他途径进入表内电路，可能产生脉动，导致内部芯片损坏或功能异常。例如，突然的高压快速上升可能造成智能电能表被永久性击穿并失效，导致设备停止工作。此外，雷电产生的强电磁脉冲也可能通过电源线传入智能电能表，导致集成芯片被击穿或整个芯片损坏。

为保障电气设备在复杂电磁环境的适应性，需要进行有效电磁测试分析，如，针对智能变电站二次设备中电子式互感器采集单元板卡常用的3种型号A/D转换芯片为研究对象，开发了可供这些芯片抗扰度测试用的模拟板卡，分别进行静电放电和浪涌抗扰度测试，并判断芯片的损伤程度^［11-12］。

为了确保智能电能表能在复杂电磁环境下正常运行，提高其可靠性和稳定性，本文面向电磁扰动敏感的典型数字电路，在厂级实验室开展电磁测试设计，进行失效分析和阈值测定，分析开展失效特性的量化分析，得出规律，并推广到对表用其他元器件。

1 数字电路与元件失效测试系统设计

电磁测试在线监测与分析系统如图1所示。现场测试数据由硬件设备进行实时采集，然后在PC端对数据进行预处理及计算分析。完整的测试系统由现场硬件设备和PC端两部分组成。硬件设备负责实现多通道数据采集。PC端负责接收硬件设备发送的数据，并进行波形和实时数据显示；设计算法分析数据状态特征，并进行辨识，当出现异常情况时，将会执行告警程序；同时，可以对各类数据进行实时存储，形成大数据库，以便于后续进行相关研究及分析。

依据测试系统的设计原则，设计电磁扰动在线监测与分析系统使用操作步骤如下所示。

Step1： 将对象按标准安装于测试平台上；

Step2： 将数据采集设备按要求与PC端连接，测试连接是否成功；

Step3： 打开测试平台软件，设置相关参数，启动平台；

Step4： 实时显示采集数据，监测系统异常情况；

Step5： 当达到测试要求时间或测试系统发出警告时，关停测试平台，保存测试数据；

Step6： 实验结束，拆除测试系统。

2 智能电能表关键数字电路失效测试与分析

智能电能表内部由许多数字电路组成，电磁干扰会对其中的MCU（Microcontroller Unit）、变压器、电源管理芯片、AD（Analog‑to‑Digital）转换器以及其他数字电路造成不同程度的损伤，导致元器件失效。因此，我们在厂级实验室（温度23 ℃±2 ℃；相对湿度45%~75%）中分别对其进行失效测试和分析。

2.1 MCU失效

智能电能表的MCU（微控制器）发挥着核心作用，它负责处理和存储各种数据，具有电能计量、数据处理、数据存储、数据通信等功能，是实现电能表智能化、自动化的关键组件。

在复杂多变的电磁环境中，智能电能表所使用的MCU往往受到不同程度的影响^［13］。当MCU受到的电磁辐射干扰或静电放电超过其承受能力时，MCU性能会下降甚至无法正常工作，导致智能电能表的数据丢失、核心功能失效、系统崩溃等严重后果。当MCU处于强磁场环境中时，高压电脉冲作为一种强电磁干扰，易造成智能电能表工作异常。本文通过高压电脉冲实验，研究了高压电脉冲对智能电能表以及MCU的影响。

2.1.1 试验设备

本试验采用能产生高压的电磁脉冲发生装置，其外形如图2所示，其脉冲波形如图3所示。电磁脉冲发生器能够产生超过900 V的高压，衰减振荡周期332 ns，频率约3 MHz。

2.1.2 试验方法

选用几只不同厂家的三相智能电能表，并将其放置在检测台上。将辐射线圈贴近智能电能表表壳，按下电磁脉冲发生器的启动按钮，观察智能电能表的工作状态，并记录实验现象。每只智能电能表触发开关共10次，每次间隔约1 s。

2.1.3 试验结果

通过对不同厂家的单相和三相智能电能表进行电磁脉冲试验，由实验结果可知，在施加相同的电磁脉冲情况下，各个单/三相智能电能表的表现不同。其中最严重的表现为死机，掉电和上电后无法恢复。对此类智能电能表进行进一步分析，用测温枪测量智能电能表的发热点，温度高达300 ℃；测量智能电能表预留MCU主控电路电源5 V测试点，发现电压降至4 V。这可能是由电磁脉冲导致的MCU内部发生短路，电源回路异常。

此外，在对同一只智能电能表进行电磁脉冲试验的过程中，通过更改辐射线圈与智能电能表的贴近位置，对比分析电磁脉冲对智能电能表和MCU的影响。研究结果表明，辐射线圈贴近智能电能表的插卡器位置最易造成MCU损坏，导致电能表处于死机状态。经研究分析，导致异常的主要原因是，电磁辐射利用插卡器的I/O口与智能电能表内部电路具有电气耦合通路的特点，对智能电能表的MCU或计量芯片实施攻击，从而导致智能电能表处于死机状态，无法实现正常的计量功能。

2.2 载波LDO失效

低压差线性稳压器（Low Dropout Linear Reg-ulator，LDO）是一种高效的直流线性稳压电源，具备低噪声、低成本、输出纹波小、PCB布局紧凑和低功耗等显著特点，在智能电能表这类对电源稳定性要求严苛的应用中，发挥着至关重要的作用。它不仅能为电能表各功能模块提供稳定且连续的供电，其高稳定性更可确保整个电子系统在各类复杂工况下均能保持正常运行。LDO的这些优势使其成为智能电能表设计中不可或缺的组件，其可靠性直接关系到智能电能表的计量精度和系统的整体性能。因此，LDO在智能电能表中得到了广泛应用，为电能计量的准确性和系统的长期稳定运行提供了关键保障。

电磁干扰（Electromagnetic Interference，EMI）LDO的影响主要体现在以下几个方面： 1） 电源抑制比（Power Supply Rejection Ratio，PSRR）下降。LDO的PSRR是指其抑制输入电压纹波和噪声的能力。当LDO受到电磁干扰时，其PSRR可能会下降，导致输出电压的纹波和噪声增加，影响电路的性能。2） 稳定性问题。电磁干扰可能会影响LDO控制回路的稳定性，导致系统不稳定，甚至产生振荡。尤其当LDO的环路增益和带宽不足时，其更容易受到外部噪声的影响。3） 输出噪声增加。LDO内部的噪声源，如带隙基准源、误差放大器和晶体管，可能会因电磁干扰而增加噪声输出。此外，因为LDO需要对输入电压进行调节，其输出噪声也受输入噪声的影响。4） 敏感度提高。在电磁干扰作用下，LDO的敏感度可能会提高，使其对电源线上的EMI扰动更加敏感。研究表明，电应力老化会导致LDO的直流特性和敏感度水平变化，从而影响其性能。5） 热性能影响。在电磁干扰下，LDO可能需要消耗更多的功率来维持稳定的输出。这可能导致器件温度升高，影响其热性能和可靠性。

载波LDO作为智能电能表的载波供电电源，易受电磁干扰而出现工作异常。现场运行反馈表明，在运电能表存在LDO失效问题。具体分析内容如下。

2.2.1 失效现象

智能电能表的运行环境极为复杂多变。在一些特定的应用场景中，电力线上可能会产生与载波信号带宽极为相近的电磁干扰。这些干扰信号通过载波接口耦合，能够侵入智能电能表的内部电路系统，造成载波供电系统异常，引发不稳定的供电状况；更为严重的是，还可能导致载波通信出现故障，影响智能电能表与外部系统正常的数据交换和通信。

2.2.2 失效分析

对故障智能电能表的载波供电电路进行初步分析，发现载波供电的12 V-LDO工作异常，且该LDO焊接无异常、外观正常。对LDO进行器件级失效分析，发现以下故障现象：LDO输入引脚键合线断裂开路、LDO减薄中发现内部环氧烧穿及开裂、芯片表面GND和VIN引脚之间部位烧毁严重，失效图如图4所示。

针对此故障现象，经过分析，认为主要是由于电力线上的电磁干扰与电能表内部电路发生了耦合，而这种耦合效应导致电路中产生了较大的反灌电流。这种异常的电流流动不仅对电路的正常工作构成威胁，而且可能对LDO造成损伤，影响其稳定性和可靠性。为了有效降低反灌电流对电能表性能的负面影响，推荐在载波供电电路上采取一些止逆措施。如，使用二极管或其他类型的电路元件来阻止电流反向流动，从而保护LDO不受损害。通过这样的改进，可以增强电能表的抗干扰能力，确保其在复杂的电磁环境下依然能够稳定运行，提供准确的电能计量。

2.3 DC/DC芯片失效

在智能电能表中，我们常需要不同的直流电压来为电路提供工作。DC/DC转换器便是一种实现直流电压的升降转换的芯片。与LDO相比，DC/DC的转换效率更高^［14］。电磁干扰对DC/DC芯片的性能影响主要有以下几个方面： 1） 输出纹波增加。电磁干扰可能会导致输出电压的纹波增大，从而影响电路的稳定性和输出质量。2） 效率降低。由于电磁干扰引起的额外损耗，DC/DC转换器的整体效率可能会下降。3） 稳定性问题。可能导致DC/DC转换器进入不稳定的运行状态，如振荡或跳频。严重时DC/DC芯片可能无法正常启动。

除了以上几个方面外，在某些特殊工况下产生的强电磁脉冲，可能会导致芯片直接损坏。对故障的智能电能表进行初步分析，发现智能电能表电源回路的DC/DC芯片工作异常，且DC/DC芯片的焊接和外观均无异常。对DC/DC进行器件级失效分析，打开芯片外壳后，发现芯片表面严重烧伤，如图5所示。芯片生产厂家认为，该现象是由过压或者过流产生大量的热能，使元器件内部温度过高导致的。因此，我们判断是运行环境中存在较强的电磁脉冲，导致的DC/DC芯片损坏。所以，我们对应用于智能电能表的DC/DC芯片增加了脉冲冲击试验的检测要求。

2.4 ADC芯片失效

ADC芯片在智能电能表中扮演着至关重要的角色，它直接关系到电量的高精度测量。但是，ADC芯片的性能非常敏感，极易受到复杂电磁环境的干扰^［15］。因此，本文开展了ADC芯片的静电放电抗扰度与浪涌试验，旨在揭示其在极端电磁条件下的损伤失效机制，明确界定其耐受阈值，从而确保智能电能表在多变环境中的稳定运行与精准计量。

2.4.1 静电放电抗扰度实验

1） 试验方法。工程实际使用中，AD芯片的模拟电源引脚直接决定芯片能否正常工作。当前智能电能表主要采用AD7656、AD7606、AD9288这3款芯片，采用静电放电试验（Electrostatic Discharge Test，ESD）损伤试验进行测试。本试验的放电电极为正，放电方法为I/O口静电放电，依次增加ESD电压，直至芯片失效，记录3种芯片的失效阈值电压数据。3种AD芯片失效判别方法均依据GB/T 17626.2标准进行评判。2） 试验结果。试验后3款AD芯片的失效阈值电压数据记录如表1所示。从表1可以看到，不同芯片的抗扰度能力各不相同，其中AD7656的抗扰度能力最高。

2.4.2 浪涌抗扰度实验

1） 试验实施。对3种型号AD芯片浪涌抗扰度测试，浪涌发生器采用SG5010B型雷击浪涌发生器。雷击浪涌脉冲发生器的最小输出电压为100 V。为保障试验安全，本试验采用变比为12.5∶1的脉冲变压器来降低脉冲源的输出电压；试验过程中逐步提升电压等级，注入雷击浪涌脉冲，直至集成电路发生损伤。同时，通过电流传感器（型号：BLF-S7）测量并记录脉冲源和待测试样所构成的闭合回路中的电流波形，利用示波器（型号：DS1302CA）测量并记录待测试样两端的电压波形，并借助逻辑测试电路判定3款AD芯片的损伤情况^［12］。2） 试验结果分析。试验过程中，逐级增加浪涌电压，直至芯片失效。对比试验前后芯片电源对地引脚之间的阻抗，发现失效后的芯片阻抗特性值明显降低。由表2可知，在3款测试芯片中，AD9288型芯片的阻抗特性降幅最为显著。表3为统计的3款AD芯片的浪涌平均失效电压。

综合表2和表3的测试数据可知，对3款芯片施加浪涌干扰时，AD7656的抗干扰性能力最高。

2.5 贴片电容失效

智能电能表上的贴片电容多被应用于电源电路中，一方面可起到滤波作用，滤除高频噪声，保证电压的稳定性；另一方面可抑制电路中可能出现的瞬态电压，保护电路安全。

智能电能表现场运行的电磁环境复杂，贴片电容在强电磁场干扰下可能会出现不同程度的性能退化： 1） 贴片电容充放电效率下降，导致其在电路中的滤波和储能能力下降； 2） 贴片电容因吸收干扰能量而长期处于发热状态，导致器件本身处于加速老化状态，严重时可损坏电容； 3） 贴片电容内部的电介质材料加速老化，影响其长期稳定性和可靠性； 4） 贴片电容的等效串联电阻（ESR）和等效串联电感（ESL）等寄生参数改变。

除了电磁干扰对贴片电容的影响，强电磁脉冲也易造成贴片电容失效。有研究发现，单相电能表中整流桥后端位置贴片电容（1 μF/50 V±10%-X5R）容易发生短路失效，将失效的电容拆解分析，初步判断是过压导致的电容短路失效。针对此分析结果，本文从不同维度开展了试验验证分析，试验过程及分析结果如下。

2.5.1 贴片电容耐压试验

试验方法：取相同型号贴片电容，贴片电容两端从2.5倍额定电压125 V开始，增加电压至300 V，持续10 min，观察其电性能及内部结构。试验结果：电容电性能指标未发生变化，且内部结构正常。

2.5.2 整机耐压试验

试验方法：取单相电能表1只，在其两端分别施加电压220 V/380 V，测试贴片电容两端电压，并记录电压值。试验结果：单相电能表施加电压220 V时，电容两端电压约20 V，持续时间约9 s；电能表施加电压380 V时，电容两端电压约39 V，持续时间约7 s。单相电能表正常和异常电压时，电容两端电压均不超过其耐压值。

2.5.3 浪涌实验

试验方法：取2个品牌各5只贴片电容（0603-1 μF/50 V±10%-X5R），试验前做容值、损耗因数和绝缘电阻测试。将每个电容与1个47 Ω 6 W的电阻串联，对其施加500 V浪涌电压，正反向各5次。试验后测试各电容电气性能参数并观察内部结构。试验结果：试验后电容损耗因数出现急剧增加现象，绝缘电阻值无法测量，因此认为电容被浪涌电压击穿；进一步分析其内部结构，发现失效电容内部结构与雷击浪涌失效电容的内部结构高度相似。

2.5.4 结论分析

贴片电容耐压试验表明，其耐压性能指标满足智能电能表的要求。整机耐压试验表明，智能电能表在正常运行过程中，其两端的电压不超过电容的标称耐压值（50 V）。因此，排除贴片电容失效是由器件自身质量缺陷导致的可能性。结合浪涌试验的试验结果，推断贴片电容失效是由雷击浪涌造成的。

2.6 二极管失效

开关二极管和TVS二极管是二极管中2种常见的类型。智能电能表中二者的应用，主要是为了提高智能电能表的安全性和可靠性。在开关电源技术中，开关二极管可用于进行高频开关操作，控制电流的通断，以实现对电压的稳定和调节。而TVS二极管则聚焦于抗干扰保护，尤其在RS485通信接口中，由于智能电能表多安装于室外环境，易受雷击和静电干扰，因此配置具有抗雷击保护能力的TVS管，成为保障通信稳定、避免设备受损的必要设计^［16］。

在复杂的电磁环境中，二极管会因电磁干扰出现性能退化，严重时甚至引发失效。如，在高频干扰下，二极管表现出的寄生电容效应会更加显著，这可能会影响其正常工作，其非线性特性也会发生变化；在电磁干扰下，可能会有额外的电流通过二极管，导致二极管的功耗增加并产生热量，进而降低其稳定性并缩短使用寿命；电磁干扰还可能引起瞬态电压或电流的出现，当瞬态电压或电流超过二极管的最大额定值时，会导致二极管损坏或性能下降。上述性能退化与失效现象的本质，与二极管的材料特性密切相关，更深入的分析可以从材料基础研究展开^［17］。

2.6.1 失效现象

智能电能表在整机通电情况下开展8.5 kV静电试验，发现个别二极管出现失效现象。

2.6.2 失效分析

Step1： 挑选失效的2个样品做常规电参数测试，测试记录见表4。从表4可以看到，样品均表现为短路现象。

Step2： 对样品进行X-RAY分析，观察正面和侧面结构，发现2个样品内部结构均无异常。

Step3： 将样品解剖至焊接件，再次观察失效样品正面和侧面结构，发现2个样品内部结构无异常。

Step4： 将样品解剖至芯片，观察芯片正面和反面结构（见图6和图7），发现2个样品芯片正面均有烧伤痕迹。

Step5： 确认是否为二极管ESD防护能力不达标，进而导致静电损伤。取10只厂内库存二极管进行ESD测试（HBM模式），结果见表5。从表5可以看到，对器件进行ESD测试时，静电等级施加到18 kV时才会出现失效现象。

Step6： 将该失效样品解剖至芯片，观察其正面和反面结构，该样品芯片表面无明显异常，判断为电性失效。

经过以上分析，判断样品失效的主要原因不是静电损伤，而是静电产生的电磁场或其余外部电磁场干扰，导致二极管工作时出现电气过应力的异常工况，进而导致二极管失效。

3 结论

本文针对通用智能电能表MCU、LDO、AD转换器等关键数字电路及元器件，设计电磁扰动在线监测与分析系统，测试电磁干扰对表计内部数字电路的影响；针对性设计并实现智能电能表关键器件失效阈值测定方法，通过对部分表用关键器件的测试分析，明确关键数字电路失效边界；实现对智能电能表电磁干扰下关键电路失效特性的量化分析，最终为表用同类关键数字电路的损伤测试、电路设计及元器件选型提供方案，并为工程中预防电磁感应、静电放电及电路传导等耦合干扰、提升智能电能表电磁兼容性能提供实例支撑。

参考文献

[1] Mahbub T N， Hossain S S， Ahmad Akash R，et al.Implementing Fuzzy Analytical Hierarchy Process（FAHP） to measure malicious behaviour of codes in smart meter ［C］//2021 2nd International Conference on Robotics，Electrical and Signal Processing Techniques （ICREST）， 2021： 90-94．

[2] Tong Y Y， Sun X T， Bai C， et al.Application of intelligent electricity meters and centralized reading technology in line loss management ［J］.Automation Application， 2023（19）： 143-145.

[3] 佟莹莹，孙晓腾，白晨，等.智能电表及集抄技术在线损管理中的应用［J］.自动化应用， 2023（19）： 143-145.

[4] Wu D L， Liang S H， Chen C J， et al.Smart meter reliability evaluation method based on multidimensional assigned authority boolean distribution ［J］.Journal of Southwest University （Natural Science Edition）， 2024， 46（4）： 164-173.

[5] 吴达雷，梁树华，陈长基，等.基于多维赋权威布尔分布的智能电表可靠性评价方法［J］.西南大学学报（自然科学版）， 2024， 46（4）： 164-173.

[6] Zhang J， Dai P， Wu T J， et al.Architecture design and demand analysis of new generation technical standard system for smart grid ［J］.Automation of Electric Power Systems， 2020， 44（9）： 12-20.

[7] 张晶，代攀，吴天京，等 ．新一代智能电网技术标准体系架构设计及需求分析［J］．电力系统自动化， 2020， 44（9）： 12-20.

[8] Xu H Z， Kong Z M， Wang S， et al.Online error evaluation model of smart meter based on dynamic line loss and FMRLS algorithm ［J］.Proceedings of the CSEE， 2021， 41（24）： 8349-8358.

[9] 徐焕增，孔政敏，王帅，等.基于动态线损及FMRLS算法的智能电表误差在线评估模型［J］.中国电机工程学报， 2021， 41（24）： 8349-8358.

[10] Wang W F， Ye F B， Chen X D， et al.Reliability analysis on clock battery of smart meters based on weibull distribution ［J］.Smart Power， 2024， 52（1）： 73-78， 86.

[11] 王伟峰，叶方彬，陈徐笛，等.基于威布尔分布的智能电表时钟电池可靠性分析［J］.智慧电力， 2024， 52（1）： 73-78， 86.

[12] He Q， Shao H M， Liang C B. Review on the research progress of electromagnetic metrology ［J］.Acta Metrologica Sinica， 2021， 42（11）： 1543-1552.

[13] 贺青，邵海明，梁成斌.电磁计量学研究进展评述［J］.计量学报， 2021， 42（11）： 1543-1552.

[14] Wibisono M A， ten Have B， Elsayed W，et al.Impact of a speed-controlled water pump on power line communication of smart energy meters ［C］//2021 Asia-Pacific International Symposium on Electromagnetic Compatibility （APEMC）， 2021： 1-4.

[15] He Z L， Jin M Q， Wang T W， et al.Research on non-dispersion effective electrical parameters of periodic mixed materials ［J］.Journal of Sichuan University （Natural Science Edition）， 2022， 59（6）： 064002.

[16] 贺之莉，金梦琪，王天文，等.周期混合材料等效电参数无频散特性研究［J］.四川大学学报（自然科学版）， 2022， 59（6）： 064002.

[17] Jia X， Gao X， Zhao B， et al.Intelligent electric meter fault classification based on sample migration and boundary enhancement in overlapping areas ［J］.Power System Technology， 2023， 47（6）： 2566-2582.

[18] 贾欣，高欣，赵兵，等.基于样本迁移和交叠区边界增强的智能电表故障分类方法［J］.电网技术， 2023， 47（6）： 2566-2582.

[19] Wang H P， Wang G L， Yang D， et al.Novel partial discharge monitoring method based on electromagnetic testing for hydrogenerators ［J］.Journal of Sichuan University （Natural Science Edition）， 2025， 62（5）： 1025-1033.

[20] 王海平，王国丽，杨东，等 ．基于电磁测试的水轮发电机局部放电监测新方法［J］．四川大学学报（自然科学版）， 2025， 62（5）： 1025-1033.

[21] Zhao M M， Yang Z C， Li Q， et al.Chip level immunity test for electronic transformer acquisition unit and its protection technology ［J］.Southern Power System Technology， 2023， 17（3）： 107-114.

[22] 赵明敏，杨志超，李谦，等.电子式互感器采集单元的芯片级抗扰试验及防护技术［J］.南方电网技术， 2023， 17（3）： 107-114.

[23] He S Z， Wu H W.The Application of failure analysis in the reliability improvement of smart meter ［J］.Electronic Product Reliability and Environmental Testing， 2016， 34（6）： 26-30.

[24] 何胜宗，武慧薇.失效分析在智能电能表可靠性提升中的应用［J］.电子产品可靠性与环境试验， 2016， 34（6）： 26-30.

[25] Liu H Y.Design and implementation of metrological verification system for three-phase intelligent electric meter ［D］.Shenyang：Shenyang Agricultural University， 2022.

[26] 刘洪源.三相智能电表计量检定系统的设计与实现［D］.沈阳： 沈阳农业大学， 2022.

[27] Ke H.Construction method of health evaluation index system of smart meter ［D］.Wuhan：Huazhong University of Science and Technology， 2022.

[28] 柯航.智能电能表健康度评价指标体系构建方法［D］.武汉： 华中科技大学， 2022.

[29] Tang Z N， Liu X， Zhang X D.Analysis of RS-485 chip damage and response strategies in high protection SmartMeters ［J］.Electronic Technology， 2024， 53（8）： 5-6.

[30] 唐振宁，刘星，张晓东.高防护电表中RS-485芯片的损伤与对策分析［J］.电子技术， 2024， 53（8）： 5-6.

[31] Wang Q W， Yu B R， Guo H Z.Effect of surface charge density and dielectric constant on the two-dimensional electron gas properties in AlGaN/GaN heterojunctions ［J］.Journal of Sichuan University （Natural Science Edition）， 2024， 61（6）： 064004.

[32] 王庆武，于白茹，郭华忠.表面电荷密度及介电常数对AlGaN/GaN异质结中二维电子气性质的影响［J］.四川大学学报（自然科学版）， 2024， 61（6）： 064004.

基金资助

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