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8 《消防科学与技术》2025,44(6)

火灾调查研究

Fire Science and Technology

引用本文

李树超,王鑫,刘学屹,等.智能电能表数据在火灾事故调查中的应用[J].消防科学与技术,2025,44(6):856-861.

Li Shuchao, Wang Xin, Liu Xueyi, et al. Application of the smart electricity meter data in fire investigation [J]. Fire Science and Technology, 2025, 44(6): 856-861.

智能电能表数据在火灾事故调查中的应用

李树超 $^{1,2,3}$, 王 鑫 $^{1,2,3}$, 刘学屹 $^{4}$, 王玉领 $^{1,2,3}$

(1. 应急管理部天津消防研究所, 天津 300381;

1. 工业与公共建筑火灾防控技术应急管理部重点实验室，天津 300381；

1. 天津市消防安全技术重点实验室, 天津 300381;

1. 天津市滨海新区消防救援支队，天津 300480)

摘要：通过分析智能电能表数据在多起火灾事故调查案例中的应用，探讨了其在用户行为评估及电气故障诊断中的关键作用。结果表明，通过数据冻结功能记录特定时间点的用电信息，可有效确定用户的用电行为；通过对负荷记录数据及异常事件的综合分析，可追溯供电电压异常、短路故障、接触不良等异常，特别是三相四线制供电系统中零线故障导致的三相不平衡以及线路接触电阻过大对火灾事故的影响。因此，智能电能表数据的应用为火灾原因的调查提供了新的途径，能够进一步提高火灾原因鉴定的准确性和效率。

关键词：智能电能表；火灾调查；电子数据；负荷记录

中图分类号:X928.7; TU998.12 文献标识码:A DOI:10.20168/j.1009-0029.2025.06.0856.06

Application of the smart electricity meter data in fire investigation

Li Shuchao $^{1,2,3}$, Wang Xin $^{1,2,3}$, Liu Xueyi $^{4}$, Wang Yuling $^{1,2,3}$

(1. Tianjin Fire Science and Technology Research Institute of MEM, Tianjin 300381, China; 2. Key Laboratory of Fire Protection Technology for Industry and Public Building, Ministry of Emergency Management, Tianjin 300381, China; 3. Tianjin Key Laboratory of Fire Safety Technology, Tianjin 300381, China; 4. Tianjin Binhai New Area Fire and Rescue Division of Tianjin, Tianjin 300480, China)

Abstract: This paper provides the key role of smart electricity meter in user behavior assessment and electrical failure diagnosis by analyzing the application of its data in the investigation of multiple fire accidents. The results show that: the electricity consumption behavior of users can be effectively determined by electricity information at specific time points through the data freezing function; abnormalities such as abnormal supply voltage, short circuit faults, and poor contact, especially the impact on fire accidents of three-phase imbalance caused by naught wire faults in three-phase four-wire power supply systems and excessive contact resistance, can be traced by comprehensively analyzing the load record data and abnormal events. Therefore, the application of smart electricity meter data provides a new approach for the fire investigation, further improves the accuracy and efficiency of fire reason analysis.

Key words: smart electricity meter; fire investigation; electronic data; load recording

电子数据作为信息时代的重要生产因素，由于其具有客观性、关联性、真实性等特点，已经越来越广泛

地应用在火灾调查领域，如计算机、监控录像、移动电信、无人机、网络设备等。随着我国智能电网的建设，

基金项目：国家重点研发计划（2022YFC3006303）

作者简介：李树超，应急管理部天津消防研究所副研究员，硕士，主要从事火灾事故调查技术、电子数据提取及分析技术等的研究工作，天津市西青区津涞公路富兴路2号，300382，lishuchao@tfri.com.cn。

收稿日期：2024-07-04； 修回日期：2024-07-19

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又产生了一类新的电子数据——电力数据。智能电能表在智能电网中承载着原始电能数据采集、计量和传输的任务，是实现信息集成分析优化和信息展现的基础，可 24 h 不间断监控用电设备的能耗，采集记录电网的电压、电流及功率等运行数据，最终传送至电力系统数据库服务器。智能电网能客观地为火灾调查工作提供历史及实时用电数据，并且智能电表能在第一时间收集相关的异常数据，火灾调查部门可以分析电能表采集的电流、电压和其他数据，以确定火灾前后是否有过电流、过载、接触不良和短路等问题，为分析起火时间和起火原因提供新途径[1]，打破传统时间推断方法跨度上的局限性，测量上的低精度性。

本文针对智能电能表数据展开研究探索，结合典型火灾案例，在用户行为、电气故障两方面揭示了智能电能表在火灾调查过程中发挥的关键作用。

1 用户行为分析

智能电能表具有冻结功能，月冻结、结算日冻结、日冻结、整点冻结、分钟冻结及瞬时冻结数据均可记录，通过冻结数据可分析在特定时间点的用电情况，为火灾调查提供关键信息。

1.1 确定存在负荷用电

山东省某民房A、B在2023年4月3日14:00:00许发生火灾，分别提取电能表A、B起火前10日内日冻结数据，如图1所示。

〔图〕插图

(a) 电能表 A

〔图〕插图

图1 起火前10日内日冻结数据

Fig. 1 Daily frozen data 10 days before the fire

由图1可见，民房A在起火前没有负荷用电，排除用电不当造成火灾的可能性；而民房B自4月1日起至起火当天产生负荷用电，不能排除电气故障造成火灾的可能性。

该案例证明，通过电能表冻结数据可确定用户是否存在用电行为，可以与事件数据及其他证据关联分析，进而排除电气故障的可能性。

1.2 确定使用大功率用电设备

山东省某厂房在2023年10月11日01:44:00许发生火灾，提取电能表起火前3h内负荷记录，三相电流及总有功功率数据如图2所示。

〔图〕插图

图2 电流及总有功功率数据

Fig. 2 Data of current and total active power

在采样点单相最大电流值接近80 A，总有功总功率接近45 kW，证明起火前存在大功率用电设备的使用。

该案例证明，通过电能表冻结数据可确定用户是否使用大功率用电设备，确定生产时间规律，与事件数据关联分析进而还原起火前的电气设备工作状况。

1.3 确定改装线路窃电行为

黑龙江省某农场在2023年4月29日23:08:00许发生火灾，该现场存在大功率用电设备。全失压记录显示，自2023年2月1日之后该用户多次长时间处于全失压状态，如表1所示，且发生火灾时也处于全失压状态。

表1 全失压记录

Table 1 No-voltage record

结合日冻结数据、掉电记录及全失压记录计算并修正用电量数据如图3所示，2月5日至28日、3月5日至31日、4月6日至30日均没有日冻结数据记录，与全失压记录对应。

上述信息表明，该用户自2月开始，每月月初会有3~5天存在用电数据，其余时间均处于全失压状态，结合其他人证、物证，该用户在用电电压处于全失

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压状态时依然存在大功率生产活动，这与实际情况相矛盾。据此疑点进行线路排查，发现在供电线路进入电能表前存在改装现象，造成进入电能表的电压失压，不能准确计量。改装的线路裸露、松动，在长期大功率负荷运行时发热，引燃可燃物造成火灾。

〔图〕插图

图3 用电量数据

Fig. 3 Electricity consumption data

该案例证明，综合分析电能表数据提供的全失压、失压等信息与掉电记录、负荷记录可间接反映线路故障问题。

2 电气故障分析

电气故障分析通过对负荷记录数据及异常情况事件开展原因追溯，在用电异常以及设备故障诊断等方面可以起到关键的作用。

2.1 供电电压故障

河北省某大棚在2023年3月10日21:16:00许发生火灾，电能表数据在显示起火当日的20:45:00至21:00:00，C相电压降为0，如图4所示。

〔图〕插图

图4 三相电压数据

Fig. 4 Three-phase voltage data

如表2所示，通过电压不平衡数据可见，电压不平衡发生时刻为20:55:32，延迟时间60 s，修正后，确定C相电压降为0的时间为3月10日 20:54:32，此时间点发生了电气故障。调取该起火灾的相关视频，发现在起火当日 21:23:01 发生了爆闪现象，校准后为

北京时间20:54:32，验证了电气故障发生的时间，如图5、图6所示。

表2 电压不平衡记录

Table 2 Voltage unbalance record

〔图〕03月10日 星期五21:23:00(a)无异常21:23:0100月10日星期\n

(b) 出现爆闪

图5 视频监控画面出现爆闪现象

Fig. 5 Flashover in video

〔图〕04-02-2018:34:5718C4金北间18:04:27y*1\n

图6 监控时间校准

Fig. 6 Monitor host time calibration

通过该案例可见，电能表记录的电压不平衡、过压、失压等记录可辅助判断供电电压异常情况，数据可精准到秒级。

2.2 单相短路故障

山东省某厂房在2023年5月16日01:14:00许发生火灾，提取电能表数据，可见起火当日0时55分电压、电流值未见异常；01:00:00时A相电压降为0，B、C相电压异常升高至近400 V，A相电流值异常增大，B、C相电流值降为0，该现象符合A相接地短路故障特征。电压、电流数据如图7、图8所示。

提取电压不平衡记录，起火时间附近电压不平衡发生时刻为5月16日00:59:45，见表3，延迟时间60 s，修正后确定短路发生时间为5月16日00:58:45，发生在报警时间之前，因此存在电气短路故障引发火灾的可能性。

由本案例可见，电能表虽然不能直接记录短路情况，但可通过负荷记录的电压、电流信息，失压、电压不平衡、过流等信息综合判定短路故障的可能性。

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〔图〕插图

图7三相电压数据 Fig.7 Three-phase voltage data

〔图〕插图

图8 三相电流数据 Fig. 8 Three-phase current data

表3 电压不平衡记录Table 3 Voltage unbalance record

2.3 零线故障

2.3.1三相电压不平衡理论分析

三相电压不平衡是指三相电压在幅值上不同或相位差不是120°,或兼而有之。造成三相电压不平衡的原因有如下3种[2]:

第一,供电电压异常,包括供电电源波动与闪变,供电设备故障等,将直接造成用户侧三相电压不平衡。

第二,供电线路异常,包括断线、单相接地、隔离开关未接通、互感器保险丝熔断等,将造成三相参数的不对称,电源的降低程度与出现异常的部位电压等级有关。

第三,三相四线制系统零线故障。三相四线制是常用的供电系统,由于零线的故障,经常会造成三相电压不平衡,从而引起单相电压过高造成火灾事故,此类事故具有一定的复杂性和隐蔽性,而电能表具有三相电压不平衡事件记录功能,对类似火灾事故调查工作具有指导意义。

三相四线制供电系统电路图和相量图见图9。

中线阻抗$Z_N \neq 0$,由节点电压法可知,电源中性点$N$和负载中性点$N'$之间中性点偏移电压

见式(1)$^{[3]}$。

$$U_{N'N} = \frac{\frac{1}{Z_A} U_A + \frac{1}{Z_B} U_B + \frac{1}{Z_C} U_C}{\frac{1}{Z_A} + \frac{1}{Z_B} + \frac{1}{Z_C} + \frac{1}{Z_N}} \neq 0 \quad (1)$$

式中: $U_A$、$U_B$、$U_C$ 为三相电源电压; $Z_A$、$Z_B$、$Z_C$ 为三相负载阻抗。

〔图〕+ZNZAUBNZcIBN'+\n

(a)三相四线制供电系统电路图

〔图〕UcNUNUANUBN\n

(b)三相四线制供电系统电压相量图

图9 不对称三相电路及其相量图

Fig. 9 Asymmetric three-phase circuit and its phasor diagram

图9(b)中,$U_{AN'}$、$U_{BN'}$、$U_{CN'}$为三相负载电压。从图9(b)的相量关系可以看出,$N'$点和$N$点不重合,这一现象称为中性点位移。在$U_A$、$U_B$、$U_C$为三相对称电压源的情况下,对式(1)分析得出如下结论:

1)当$Z_A=Z_B=Z_C$(即三相负载平衡时),无论$Z_N$为何值,均有$\frac{1}{Z_A}U_A=\frac{1}{Z_B}U_B=\frac{1}{Z_C}U_C=\frac{1}{Z_A}(U_A+U_B+U_C)=0$,所以有$U_{NN}=0$,$I_N=0$,此时三相负载电压平衡,中性线可省略。

2)当$Z_N=0$时，$\frac{1}{Z_N} \to \infty$，由式(1)有$U_{N^N}=0$，这说明在中性线阻抗趋于零的情况，不存在三相负载电压的偏移。

3)当$Z_N \to \infty$,即中线断路,在三相负载不平衡的情况下,有式(2)。

$$U_{N'N} = \frac{\frac{U_A}{Z_A} + \frac{U_B}{Z_B} + \frac{U_C}{Z_C}}{\frac{1}{Z_A} + \frac{1}{Z_B} + \frac{1}{Z_C}} \quad (2)$$

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可见，$U_{N'N}$ 完全取决于各相负载的大小。

4) 在三相负载不平衡的情况下,当$Z_N$介于0和 ∞ 之间时,由式(1)可知,$U_{N'N}$不仅与负载阻抗$Z_A$、$Z_B$、$Z_C$有关,而且与中线阻抗$Z_N$有关。当负载变化时,$U_{N'N}$的相位角及其值也随时变化。

当中性点电位发生偏移时，就会造成三相负载电压的波动，如图9(b)所示，使得某些相(如B相)的电压升高，某些相(如A相)的电压降低，这就会影响负载正常工作，相电压升高，有可能使该相用电设备因超过额定电压而损坏，而相电压降低，会使得用电设备不能正常工作。

2.3.2 案例分析

江西某民房在2023年3月19日22:48:00许发生火灾，提取电能表数据，可见从17:30:00至23:30:00之间多次出现三相电压不平衡，如图10所示。

〔图〕A相B相500-相450-C400350300压250电20015010050。17:0000:00-17:3017:1520:4519:3020:1520:3021:0023:1516:4517:4518:0018:4519:0019:1

图10 三相电压数据

Fig. 10 Three-phase voltage data

以18时45分时刻为例，A相电压为14 V，B相电压为412 V，C相电压为405 V，式(3)为电能表约定电压不平衡率计算方式[4]。

$$\begin{aligned} \epsilon &= \frac{U_{\text{max}} - U_{\text{min}}}{U_{\text{max}}} \times 100\% \\ &= \frac{412 - 14}{412} \times 100\% = 96.6\% \quad (3) \end{aligned}$$

式中: $\epsilon$ 为三相电压不平衡率; $U_{max}$ 为三相电压中最大值; $U_{min}$ 为三相电压中最小值。

通过计算可知该时刻电压不平衡率为96.6%，远大于电能表电压不平衡记录阈值范围。该时间段内，20:00:00、20:30:00、20:45:00、22:15:00、22:30:00三相电流值为0，而此时电压值回归正常，如图10、图11所示，可见该时段内一旦有负荷用电，便产生电压不平衡，而没有负荷用电时，电压值回归正常，因此排除了供电电压异常以及负荷侧线路异常的可能性。考虑零线故障，经排查，为供电侧空气开关零线故障，即供电侧断零[5]。

该案例情况符合式(2)的情况，中线断路，则$U_{N'N}$完全取决于三相负载大小，而由于三相负载的不平衡造成了单相负载侧电压异常升高，烧损用电器引发火灾。通过本案例可以看出，应用电能表电源不

平衡及电压、电流负荷记录的情况可辅助判定断零故障。

〔图〕插图

图11 三相电流数据

Fig. 11 Three-phase current data

2.4 线路异常

贵州省某民房在2023年8月18日00:58:00许发生火灾，通过电能表数据可见8月17日、18日长期存在电流不平衡现象，如图12、表4所示，说明三相用电负荷不均衡，数据变化规律符合该用户用电特性。

〔图〕70益益益60≤5040流30电2010000:0001:0002:0000:0003:0004:0005:0006:0007:0008:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0

图12 三相电流数据

Fig. 12 Three-phase current data

表4 电流不平衡记录

Table 4 Current unbalance record

A相电压整体偏低，如图13所示，17日10:18:46至11:09:30发生失压现象，失压时刻电压值为168 V，调取失压记录，可见A相电压长期存在失压现象，失压时电压值为160 V左右，如表5所示，B、C相电压基本稳定。

由于A相电压长期且多次失压，因此调取了近半年的负荷记录，发现A相电压长期偏低，且经常触发失压事件，可排除供电问题，经过线路排查，发现配电

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箱内漏电保护开关A相触点故障，产生接触电阻，在忽略线路电阻的情况下，通过式(4)、式(5)可以看出，接触电阻造成的压降取决于电流和接触电阻阻值的大小，根据焦耳定律，如式(6)所示，长时间大电流运行时产生热量，引燃周边可燃物引发火灾。

$$ U_{AN'} = U_{A1} + U_{A2} \quad (4) $$

式中：$U_{AN}$为负荷侧A相供电电压；$U_{A1}$为A相接触电阻损耗电压；$U_{A2}$为电表实际测量的入户电压值。

$$ U_{A1} = I_A R_{A1} \quad (5) $$

式中：$I_A$为A相电流；$R_{A1}$为接触电阻阻值。

$$ Q_{A1} = I_A^2 R_{A1} t \quad (6) $$

式中：$I_A$为A相电流；$R_{A1}$为接触电阻阻值。

〔图〕插图

图13 三相电压数据

Fig. 13 Three-phase voltage data

表5 A相电压失压记录

Table 5 Phase A loss voltage record

3 结论

本文通过对智能电能表数据在火灾事故调查中

的应用研究，结合多个典型火灾案例深入分析，得出以下结论。

1) 智能电能表通过实时、不间断地监控用电设备及电网运行状态，可提供详尽的历史及实时用电数据，为火灾调查提供了新的、科学的电子数据证据，展现了巨大的应用价值。

2)应用电能表数据分析用户行为有良好效果，通过冻结数据、负荷记录、掉电记录及失压记录可综合判定是否存在负荷用电、是否使用大功率用电设备、是否改装线路等用户行为，从而排除或确认因用电不当导致火灾发生的可能性。

3)应用电能表数据判断电气故障有良好效果,通过负荷记录、电压不平衡记录、全失压记录、失压记录等数据可综合判定供电电压异常、单相短路故障、零线故障、线路异常等电气故障问题。

综上所述，智能电能表数据在火灾事故调查中的应用，打破了传统火灾调查方法的局限性，提高了时间判断的精度，不仅提高了事故原因分析的准确性，也为火灾预防和安全管理提供了新的技术手段。随着智能电网技术的不断发展，电能表数据的应用潜力将进一步被挖掘，为火灾事故调查和预防工作带来更加深远的影响。

参考文献：

[1] 郑斌, 贾慧军, 曾笑, 等. 智能电能表采集数据在火灾调查中的应用[J]. 消防科学与技术, 2023, 42(3): 429-434.

[2] 袁岫琦,李阳.基于Simulink的中性线断线故障火灾危险性研究[J].消防科学与技术,2019,38(5):738-741.

[3] 罗明. 对三相四线制供电系统中性点电位偏移的研究[J]. 电气开关, 2003, 41(3): 36-37, 41.

[4] GB/T 15543-2008, 电能质量三相电压不平衡[S].

[5] 吴靖, 徐泉林, 陈兵. 一起供电线路断零引发火灾的认定[J]. 消防科学与技术, 2006, 25(S1): 196-197.

（责任编辑：毛 星）