隨著拆回表業務的推廣應用，逐步建立了智能電能表故障庫。但是，智能電能表故障庫還不夠完整，未納入檢定檢測、營銷故障檢測等業務環節的故障數據，缺少有效的數據管理、監控、統計手段，缺少故障多維度關聯和典型故障的分析機制，缺少電能表家族性缺陷、批量質量故障的預警機制。為解決上述問題，電力公司要求開展智能電能表故障庫完善及深化應用研究工作，為全面支撐智能電能表質量監督管理和全壽命周期管理提供有力的技術支撐。
1．完善智能電能表故障現象庫。整合電能表從首檢、運行抽檢、超期檢查、用戶申校、現場勘查、故障檢測、拆回分選、拆回分揀、拆回檢定各業務環節故障數據，通過供應商非空、品規非空、表齡非空、故障類型非空招標批次等條件的過濾抽取，經過狀態判斷、結果判斷、數據去重、數據匯總、數據分類等分類整合方式處理，形成標準的9大類、23種故障類型，形成多業務環節、統一的故障現象庫。
2．建立智能電能表故障診斷分析庫�；诎l生的故障預警信息，線下開展故障分析工作后，上傳電能表故障分析報告，形成故障診斷分析庫。系統支持故障分析報告的檢索功能，檢索條件包括故障類型、到貨批次、供應商名稱、電能表類型（按采購目錄）、生產日期、報告上傳日期等信息。對于存在故障間存在主次關系的故障現象進行統一維護，為下一步典型故障主題分析奠定數據基礎。
3．開展智能電能表故障多維度統計分析。對智能電能表各業務環節的故障數據展開多維度關聯分析，建立智能電能表從故障類型、招標批次、到貨批次、供應商、類型品規、表齡、安裝區域等維度間的關聯關系，鉆取電能表故障變化規律，探尋故障變化的關鍵因子�？筛鶕脩粜枰�，系統支持最大7×7維度的關聯統計分析。
4．實現智能電能表運行質量預警。通過故障預警計算規則，自動計算并監控各類電能表故障指標值，當故障指標值達到某一設定閾值時，系統自動根據故障等級（A、B、C）、風險等級（高、中、低）分類發布故障預警，工作人員針對不同預警信息進行分析核實，擬定差異的處置建議（不存在質量隱患、加強質量監管、批量故障更換），審核審批完成后，對于存在重大質量隱患的質量預警信息，將發送營銷系統進行批量故障處理，營銷系統處理完成后同步處理結果并進行預警消缺。
5．實現智能電能表典型故障規律可視化展示。通過故障現象多維度關聯分析發現高頻發故障現象，針對性地開展電能表典型故障規律可視化展示。分別從表齡、區域、類型品規、供應商、招標批次及元器件選型等多個維度展示故障變化趨勢。目前以電池欠壓故障和誤差超差兩個故障為例進行深入分析及展示。后期可根據實際工作需要，拓展其他典型故障的規律可視化展示。
1．完善智能表故障庫，為故障挖掘分析提供支撐。隨著拆回表業務的逐步開展，收集了越來越多的故障數據，借助于信息化手段，整合除拆回分揀之外其他業務環節的故障數據，通過對數據過濾、去重、匯總等處理，建立故障現象編碼統一、數據格式規范的電能表故障現象庫，為故障數據挖掘分析工作打下堅實基礎。提供電能表故障診斷分析報告分類保存、檢索功能，建立故障診斷分析庫，為公司大型故障解決積累經驗，逐步建立故障分析專家經驗知識庫。
2．打造電能表故障規律的探尋工具，深入挖掘故障數據價值。智能電能表故障數據建立故障類型、招標批次、到貨批次、供應商、類型品規、表齡、安裝區域等維度間的關聯關系，實現維度間自由地上卷下鉆，可根據用戶需要，系統支持最大7×7維度的關聯統計分析，探尋故障變化規律，挖掘故障變化的關鍵因子，實現數據分析價值。
3．判別家族隱患和故障高發批次，提前發現批次故障隱患。根據電能表故障數據監控批次總體故障率和批次單一故障率指標，當指標達到閾值時，系統自動發布批次總體故障預警和批次單一故障預警，分析批次故障是否存在基因缺陷、發生機理是否具有家族性，提前發現和處置批次故障隱患。
智能表故障庫深化應用包括：〖故障現象總覽〗、〖故障多維統計〗、〖家族性隱患分析〗、〖關聯故障分析〗、〖典型故障分析〗、〖運行信息管理〗、〖基礎信息管理〗等內容，系統功能結構如下：
