电能计量工作由于直接影响电力企业的部分收益,因此对于供电企业来说意义重大。而且,精准的计量也是实现电力企业与用户双方信任建设的基础。现阶段,电力市场在蓬勃发展的背后也对电能计量相关工作提出了更高的管理要求,必须保证电能计量装置的准确、可靠计量。同时随着用户数量不断增长,供电范围不断扩大,持续增加的工作量直接导致了运维管理人员与需要维护的电能计量装置设备规模不成比例,现有的人员配备无法兼顾如此庞大数量的电能计量设备;另外,随着用户的经济意识逐渐加强,其对于电网运行设备的计量准确度的要求也在逐步提高,这一切除了依靠提高计量管理工作水平是不够的,还需要从根本上依靠科技的进步和发展才能实现。目前,各种计算机操作系统、数据库技术、云计算功能和飞速发展,特别是互联网网络技术广泛的应用,我们在计量管理方面有更多的自由来选择新的技术手段以促进管理水平的提升。论文在介绍了电能计量装置状态检修技术的研究背景及意义,对比分析了国内外设备状态检修技术差别的基础上,介绍了电能计量装置系统的基本概念和主体架构,接着详细分析并设计了人工智能技术应用于电能计量装置运行状态检修的实现方法,并以广州供电局的计量自动化系统采集到的负荷数据作为数据源进行方法的分析研究,得出相应的理论和经验判据。本文重点在于将人工智能技术与电能计量装置的状态检修相结合,研究纵横交叉算法和BP神经网络在电能计量装置状态检修的实现方法,通过对计量自动化系统的采集数据进行二次处理,建立基于纵横交叉算法和BP神经网络的两种状态检修技术方案模型,对电能计量装置的运行状态进行理论分析,并通过实际案例分析,实现电能计量装置状态检修的全方位的综合评估,从而验证了研究成果确实可行,确保电能计量装置安全、稳定、准确、可靠运行。