全域统一建模的输变电设备管控数据平台

谢善益，杨强，梁成辉，范颖

(1. 广东电网有限责任公司电力科学研究院，广东 广州 510080；2. 威海欣智信息科技有限公司，山东 威海 264209)



全域统一建模的输变电设备管控数据平台

谢善益1，杨强1，梁成辉2，范颖1

(1. 广东电网有限责任公司电力科学研究院，广东 广州 510080；2. 威海欣智信息科技有限公司，山东 威海 264209)

摘要：通过研究输变电设备管控全域数据，构建了支撑多种业务应用系统的数据平台。涵盖电网模型、运行、监测、运维、试验、环境等多维度数据，基于公共信息模型设计了输变电设备状态监测统一信息模型。通过模式元素附加属性来控制存储方式，有机地结合关系数据库和分布式文件系统来实现数据的有序存储；通过设定数据源系统优先级，完成数据汇聚及数据质量优化；建立的输变电设备管控数据平台，通过标准服务，支撑设备监测、状态评价、故障诊断等各种应用系统，可提高数据共享价值。

关键词：输变电；大数据平台；统一信息模型；数据汇集

不断增加的数据采集装置，不断建立的各类监测、控制、管理、分析电网及其输变电设备运行状态的系统，使得与输变电设备管控密切相关的数据日益丰富。然而这些系统往往是在不同时期、由不同部门负责建设的，系统架构各异，多个系统中的数据在标识(编码)、描述形式、访问方式等方面存在明显的差异。数据难以集聚，无法充分发挥各维度数据综合分析在输变电设备管控方面的价值。

将源自各系统的不完全协调的数据以统一的规范化形式描述、归集，以企业级数据中心的形式为应用提供支持，是减少交互障碍、发挥数据价值的重要途径。电力企业目前已经研究在调控中心建立电网调度综合数据平台[1]，在变电站建立智能变电站数据中心等，这些系统基于大型主机和关系数据库、以及分布式系统和Hive数据库等等[2]，有针对性地解决了特定领域数据汇集、存储和分析计算问题。但在输变电设备状态监测及管控领域，由于与设备相关的系统众多、数据类型庞杂、数据量巨大，需要在已有的数据中心建设方案基础上，针对输变电设备管控的实际情况，设计覆盖输变电设备管控全域的数据平台。

输变电设备管控数据平台构建的数据基础和技术基础已经非常完备。数据基础方面，可从各种已建立的系统获取数据，包括记录物理设备基础信息和资产状况、检修、试验状况的安全生产管理系统；监视电网和设备运行的能量管理系统；专业监测电力系统输变电设备的输电和变电监测系统；气象、环境、自然灾害监测系统等等。技术基础方面，国际电工委员会发布的IEC 61970、IEC 61968、IEC 61850、IEC 62541等系列标准为信息建模和数据访问接口提供了规范，面向对象建模、关系数据库、时序数据库、面向服务架构(service-oriented architecture，SOA)架构、Web服务、企业服务总线、存储优化与并行处理等为数据平台的构建提供了充足的可选技术[3-5]。

CIS——组件接口规范，component interface specification的缩写；CIM——公共信息模型，common information model的缩写；GDA——通用数据访问接口，generic data access的缩写；HSDA——高速数据访问，high speed data access的缩写；GES——通用事件与订阅，generic eventing and subscription的缩写；TSDA——时间序列数据访问，time series data access的缩写；API——应用编程接口，application programming interface的缩写。图1　输变电设备管控数据平台架构

本文研究了输变电设备管控数据平台，目标是为各类关注输变电设备状态的分析应用软件或系统构建标准化的数据支撑平台。从整体架构、全域统一信息模型入手，分别确定存储体系设计、基于模式的存储控制、层级式数据汇集和数据质量管理、数据服务体系构造等技术实现，并介绍已经构建的平台及应用情况。

1输变电设备管控数据平台整体架构

输变电设备管控数据平台覆盖了输变电设备全域信息，是一个网络化的数据汇集、管理、服务系统，系统架构如图1所示。系统以输变电设备状态监测统一信息模型(unified condition monitoring model，UCMM)为顶层描述[6]；采用融合关系数据库、时序数据库、分布式文件存储系统的存储体系；通过数据汇集任务，将各源系统中的数据标准化、规范化地整合到数据平台；由符合IEC 61970、IEC 61968等标准的通用服务及各类定制服务为各类应用系统提供标准化、易用的数据访问支持。

数据平台整体分为模式及元数据管理、存储管理、数据规范化及汇集、总线及数据服务几大部分。基于该平台的各类应用是平台数据的消费者，同时，其产生的分析结果等有价值的数据也可回写入平台，成为平台可扩展的数据来源。

2全域数据分析及UCMM构建

UCMM覆盖输变电设备管控的全域信息，其构建方案为：分析安全生产、调度运行、设备在线监测等全域数据内容；以IEC TC57 CIM多个版本作为基准[7-8]，裁制、组织成基础信息模型；按CIM扩展规则补足未定义的电力系统资源、资产的技术参数属性、输变电设备状态监测、环境监测等模型。

2.1数据内容分析

UCMM中类、属性、关联需完全覆盖输变电设备状态分析诊断及设备管控所需的各源系统的全域数据，经分析主要包含以下4类：

a)设备的安全生产管理数据，包括设备台账(型号、技术参数等)、设备安装于电网特定功能位置及地理位置的数据、与设备相关的工作记录、检修试验记录等动态数据；

b)调度运行数据，包括电网逻辑构成、拓扑关系、实时量测、事件、量测和事件历史、保护装置及保护信号、动作记录等；

c)输变电设备的在线监测数据，包括监测装置、监测量、监测谱图等；

d)气象环境数据，包括天气实况及预报数据，以及雷电、台风、山火等气象灾害数据。

2.2信息模型构成及管理

基于IEC TC57 CIM确立框架体系，并扩展CIM中未定义的必需的模式元素，即完成UCMM构建。UCMM框架体系包括：描述逻辑电网构成的电力系统资源体系；描述电网设备实体的资产体系；资源和资产的文档描述；资源与资产的归属、运营组织类；定位电力系统资源、资产的位置类；描述实时数据的量测体系；描述试验、检修等数据为主的文档和活动记录体系等。扩展的内容包括：监测点、特定物理设备及技术参数、试验报告、缺陷报告、雷电、山火等数据的模式。

在输变电设备管控数据平台中，使用模式管理软件管理UCMM。模式管理软件转换CIM为基础信息模型，以符合统一建模语言(unified modeling language，UML)规范的形式编辑、管理模式元素及与之相关的命名空间、类图、子集、消息载荷等。UCMM及子集、消息载荷等以符合IEC 61970-501的CIM资源描述框架模式(resource description framework Schema，RDFS)形式输出[9]，可供应用系统解析使用，以便基于统一信息模型与平台实现无语义歧义的数据交互。

3输变电设备管控数据存储机制

输变电设备管控数据平台综合管理了信息模型(模式)元数据、电网模型(含设备台账)、运行数据、监测数据、试验报告、运行记录、图谱、气象数据、视频数据等等，数据种类多、数据量大。在分析数据类型和数据量的基础上，以信息模型(模式)为顶层控制点，实现结构化数据与非结构化数据关联存储，利用关系数据库和分布式存储体系提高存储可靠性和数据访问效率。

3.1数据类型

在UCMM中已经建模的类，除中间的抽象类型外，均代表输变电设备管控数据平台中的一类数据对象。这部分用面向对象描述的类型，是典型的结构化数据。这些数据可通过对象-关系映射规则在关系数据库中存储，并可通过标准服务体系为应用系统提供高效的检索、过滤查询等访问服务。这些缓变(可认为是准静态)的结构化数据是数据平台的骨架数据。结构化数据包括了具有标准结构的量测值历史数据、事件告警数据、经结构化提炼的试验报告、缺陷记录、雷电报告、天气报告、台风报告、评价结果数据等。

数据平台中的非结构化数据包括卫星图片、谱图文件、覆冰监测图片、视频监控数据、数据世系追踪文件(源系统模型文件、数据版本断面等)等。

3.2数据量及数据存储稀疏化

按省级规模估算，本数据平台管理的主要数据的数据量见表1。

表1主要数据量估算

数据类型基础量年增量5年量结构化数据(含中压)61.3GB16.8GB134GB量测历史数据历史1.05TB5.25TB事件告警48GB240GB图片及图谱文件135GB675GB电压监测及电能质量2.1TB10.5TB合计3.35TB16.8TB

平台管理变化相对缓慢的电网模型、设备等主要数据及动态数据总量按20 TB考虑。视频数据保留在变电站视频监测等系统中，平台提供访问入口。除上述数据外，平台在源系统数据接入过程中保存原始数据、差分数据的各个版本，形成可追溯数据演化过程的世系数据，每年约70 TB。全面的世系数据存储有利于回溯分析，但数据世系数据在完成模型规范化汇集后，其价值急剧下降。在实际运行中，为平衡数据保存全面性与存储压力，对数据价值密度低的部分数据做适当的稀疏化(例如，对一个月之前的世系数据文件只按月保留等)。

3.3基于UCMM的存储管控

数据平台需要存储并管控的数据包括：元数据、UCMM对象数据和非CIM扩展数据。本文采用基于UCMM的存储管控技术，可将存储的管理上升到信息模型层级，通过信息模型内含的信息以及为信息模型元素扩展性质并延伸配置和分析处理。

具体做法是，为UCMM每个信息模型元素(ModelElement)附加方面属性(FacetAttribute)和方面属性值(FacetAttributeValue)。存储特性作为一个特定的“方面”，通过定义Facet、FacetAttribute和FacetAttribute组合，来规定模式元素对应的数据对象、属性的存储方式。基于UCMM确定的对象-关系映射作为内置存储信息，不附加设定。附加的设定主要用于指定各属性存储的位置及型式，例如存储位置取值可为“DB”、“File”、“RtDB”，分别表示关系数据库、分布式文件、实时历史数据库等[10]。

对于归集到数据平台的各类数据，均在UCMM建立对应的类描述(其中的非结构化数据仅建模类型，不做细化的属性层级建模)，以保证平台数据始终保持顶层描述和顶层控制。

3.4存储技术选择

根据数据特点分别采用不同的持久存储技术，例如：电网模型等结构化数据存储于关系数据库，量测取值等时变数据存储于时序数据库，文档、图片、视频等文件数据存储于分布式文件系统中。分布式文件系统采用便于低成本扩展的Hadoop 分布式文件系统(Hadoop distributed file system，HDFS)集群[11-12]。

4层级式数据汇集和数据质量管理

本数据平台中的由UCMM约束下的规范化数据，不是由数据平台的人机界面录入，而是主要通过基于模式的数据层级式汇集技术从各源系统获取、整合、组织到平台中。

4.1数据汇集

由于源系统的数据内容有重叠交叉的部分，在数据汇集时首先要解决以谁为主的问题。层级式汇集的方法，通过对源系统数据内容及质量进行分析，确定源系统中分类数据的权重分级，见表2。

表2数据权重分级概况

按照上述的权重分级，将多个源系统的数据利用数据汇集任务整合到数据平台。数据汇集以对象为中心，由高权重系统(主源系统)获得对象的主要性质(属性和关联)，再由权重低系统(辅助源系统)补充、丰富对象信息。主源系统导入之后，导入辅助源系统中包含的模型，建立与主源系统中对象的映射，丰富主源系统缺失的属性、量测对象定义等，完成数据合并处理。模型导入合并完成后，对象变更(活动记录)、量测及量测值、事件等就有了归属目标对象，实时数据、历史数据、事件数据就可以导入到系统之中。通过对数据的拼接合并，可构建一套完整、统一的模型及数据体系。

数据汇集以程序自动处理为主，对于程序无法自动处理的问题才实施人工干预，可明显提升数据整合的效率。基于自动化的差分处理，平台跟踪源系统模型数据的周期可缩短至天(包含需要人工干预数据时)。当无需人工干预时，模型数据跟踪周期可短至小时级，基本实现实时同步，并且实时数据在模型同步后即时自动接入。在汇集过程中记录数据世系信息，校验数据质量并将数据问题反馈至源系统进行修正，从而在规范化平台数据的同时也可促进源系统数据质量提升。数据汇集获取源数据的方式包括：CIM XML文件、E文件、其它文本文件格式；在安全审核通过的情况下，直接对接源系统的数据库；直接访问源系统CIS接口，通过GDA获得模型数据[13]。

数据汇集过程支持两种主要的形式：全模型导入和增量模型导入。其中增量模型导入可保证快速与各源系统同步，需保证其高效与可靠。

4.2数据质量管理

进入到数据平台的各源系统的数据，不可避免存在各种数据问题。作为输变电设备台账、运行状态、状态监测等数据的统一建模管理中心，保证数据的质量是数据平台为各类应用系统提供高质量数据服务的前提。为管理、提高数据质量，必须能够追溯到数据来源(世系)。数据世系的内容包括：源系统数据断面；源系统数据模式到UCMM模式的映射规则；源系统数据断面按块拆分结果；断面与上一断面差分结果；源系统数据对象到数据平台数据对象的统一资源标识符(uniform resource identifier，URI)映射；人工干预的数据修改记录等。

数据质量提升的主要方式包括异常数据的识别、错误数据的剔除修改、重复数据的匹配与合并等。例如在输电线路数据质量管理中，通过校验、完善、合并，解决交流线段匹配率低、跨区域线路存在重复、杆塔经纬度坐标值错误等数据质量问题。

5数据服务体系

数据平台开展信息模型构建、数据汇集、数据管理的最终目标是为众多的外部应用系统提供数据服务，从而发挥数据价值。因此，本数据平台实现并提供IEC 61970 组件接口规范服务及对应的Web服务、IEC 61968消息服务、中国南方电网有限责任公司应用系统数据应用及接口规范的通用数据服务、高速数据总线等[13-18]。

上述服务基于国际及相关行业标准，已经具备以标准化的方式提供数据平台所有数据的能力。但对于没有CIM基础以及对组件接口规范等不够了解的应用系统，开发相应的数据访问接口有一定难度。为此，本数据平台提供基于消息模板的定制化服务。例如，用户若想获取所有监测点的台账信息，则不仅包含了监测装置名称、类型、相位、编码等基本信息，还包括通道名称、厂家名称、被监测主设备名称等关联对象的信息。使用定制服务，客户端可一次性获取以上全部信息，而不需通过多次过滤查询、关联、组装，才能得到所需要的数据。各服务和高速数据总线，由运行服务总线管理，为应用提供全方位、安全、便捷的数据访问服务。

6智能应用

依照以上的技术方案，开发了广东电网有限责任公司(以下简称“广东电网”)输变电设备管控数据平台系统。该数据平台以广东电网的海量输变电设备为管理对象，已汇集覆盖生产管理、调度运行、在线监测、气象环境等多领域的多套数据源系统的海量数据，见表3。

表3数据平台的数据源系统

数据源系统数据领域广东电网安全生产管理信息系统生产管理地区调度自动化系统(共19个)调度运行广东电网能量管理系统调度运行广东省气象台气象系统气象环境南方卫星遥感中心气象遥感系统气象环境雷电定位系统气象环境广东电网电力设备远程监测诊断中心系统在线监测变压器中性点直流监测系统在线监测输电线路故障精确定位系统在线监测输电线路覆冰监测系统在线监测输电线路微气象监测系统在线监测

广东电网输变电设备管控数据平台系统已提供数据服务给多个数据应用系统，见表4。各应用系统均通过数据平台的标准接口服务统一获取数据，因此数据平台不需要与各业务系统协商和开发私有的数据接口。在数据平台提供的各种数据服务方式中，这些应用系统根据其各自需求选择合适的方式来获取数据。

表4数据平台的数据应用系统

数据应用系统名称应用系统主要功能南方电网在线监测网级主站系统网级设备在线监测、预警、分析广东电网电力设备远程监测诊断中心系统省级设备在线监测、预警、分析广东电网输变电设备运维管控系统省级设备状态评价、运维决策广东电网能量管理系统省级电网调度广东电网气象灾害综合监测预警系统省级台风、雷电、山火等电网气象灾害防御某供电局设备健康中心系统地区级在线监测、预警、分析某供电局设备在线监测系统地区级在线监测、预警、分析基于故障智能诊断的设备状态评价系统基于诊断的设备状态评价研究基于数据挖掘的网源设备监测预警系统基于数据挖掘的设备监测预警研究变电站三维可视化系统变电站全景信息三维可视化展示应用

围绕着电网设备，这些应用系统具有不同的功能：网、省、地区的设备状态监测评估系统；能量管理系统(获取了本平台的设备状态、覆冰监测等数据用于辅助电网调度决策)；电网气象灾害监测预警系统；相关的设备故障智能诊断、数据挖掘分析等研究系统；设备信息的可视化系统等。应用系统通过标准接口获取数据，在形成分析结果后，又可利用标准接口将分析结果写入数据平台。因此，数据应用系统同时也可以是数据源系统。多样化的数据源系统和数据应用系统，以数据平台为中心，形成了总线式的数据汇集及应用架构，构建了统一、开放的输变电设备管控技术体系。

本数据平台的应用价值，通过对各类数据应用系统提供数据服务来产生，主要体现在：

a)每个数据应用系统，不需与其需求的多个数据源系统进行多个数据接口的开发和维护工作，极大地降低了系统开发成本与开发难度；

b)对于有些电力企业外部的数据源(比如气象台、遥感中心等)，避免了每个数据应用系统重复购买这些外部数据资源，减少了电力企业的数据购置成本；

c)数据平台提供了基于UCMM的规范的、全面的、关联化的设备全景信息，这为需要多类源数据的应用系统解决了多源异构数据如何融合的难题；

d)各数据应用系统服务于设备监测预警、状态评价、故障诊断、防灾减灾等工作，因减少设备故障损失、提高供电可靠性等产生了巨大的经济效益和社会效益，是本数据平台的间接效益。

7结束语

输变电设备管控数据平台为设备全景信息的信息建模、数据汇集、数据存储、数据服务等关键问题提出了完整的解决方案。UCMM实现了覆盖输变电设备管控的全域信息建模，为数据平台的建立提供了语义规范。数据平台的层级化数据汇集兼顾了效率和数据质量，多样化存储技术相结合保障了不同特点数据统一存储的需求，标准化的接口体系消除了应用系统的数据访问障碍。最终，多个数据源系统的海量数据汇集于本数据平台，并且多样化的智能应用系统采用了本数据平台的数据服务，从而验证了平台系统及其数据内容的完整性、可用性及可扩展性。

参考文献：

[1] 梁寿愚，何超林，钱锋，等. 南方电网一体化运行数据中心建设方案研究[J]. 南方电网技术，2013，7(5)：14-20.

LIANG Shouyu, HE Chaolin, QIAN Feng, et al. Study on the Construction Scheme of Integration Operation Data Center for China Southern Power Grid[J]. Southern Power System Technology, 2013, 7(5):14-20.

[2] 王德文，肖凯，肖磊. 基于 Hive的电力设备状态信息数据仓库[J]. 电力系统保护与控制，2013，41(9)：125-130.

WANG Dewen, XIAO Kai, XIAO Lei. Data Warehouse of Electric Power Equipment Condition Information Based on Hive[J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(9):125-130.

[3] 宋亚奇，周国亮，朱永利，等. 云平台下输变电设备状态监测大数据存储优化与并行处理[J]. 中国电机工程学报，2015，35(1)：255-267.

SONG Yaqi，ZHOU Guoliang，ZHU Yongli，et al. Storage optimization and Parallel Processing of Condition Monitoring Big Data of Transmission and Transforming Equipment Based on Cloud Platform[J]. Proceedings of the CSSE, 2015, 35(1):255-267.

[4] 杨强，谢善益，马金宝，等. 输变电设备状态检测数据自动汇集技术研究与应用[J]. 广东电力，2014，27(10)：95-100.

YANG Qiang, XIE Shanyi, MA Jinbao, et al. Automatic Collection Technology for State Monitoring Data of Power Transmission and Transformation Equipment and Its Application[J]. Guangdong Electric Power, 2014, 27(10):95-100.

[5] 辛耀中，米为民，蒋国栋，等. 基于CIM/E 的电网调度中心应用模型信息共享方案[J]. 电力系统自动化，2013，37(8)：1-5.

XIN Yaozhong, MI Weimin, JIANG Guodong, et al. Scheme of Application Model Information Sharing Between Control Centers Based on CIM/E[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(8): 1-5.

[6] 谢善益，杨强，梁成辉，等. 输变电设备远程诊断信息平台中的统一状态监测模型研究[J]. 电力系统保护与控制，2014，42(11)：86-91.

XIE Shanyi, YANG Qiang, LIANG Chenghui, et al. Research of Unified Condition Monitoring Information Model in Data Platform of Power Transmission Equipment Remote Monitoring and Diagnosis[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(11):86-91.

[7] IEC 61970-301, Energy Management System Application Program Interface (EMS-API), Part 301: Common Information Model (CIM)Base[S].

[8] IEC 61968-11, System Interfaces for Distribution Management, Part 11: Common Information Model (CIM)Extensions for Distribution[S].

[9] IEC 61970-501, Energy Management System Application Program Interface (EMS-API), Part 501:Common Information Model Resource Description Framework (CIM RDF)Schema[S].

[10] 何超林，周志烽，张仕鹏，等. 基于信息模型及其性质扩展的电网数据中心管控研究[J]. 南方电网技术，2014，8(2)：78-82.

HE Chaolin, ZHOU Zhifeng, ZHANG Shipeng, et al. Research of Data Management and Control Based on Information Model and Its Property Extension[J]. Southern Power System Technology, 2014, 8(2):78-82.

[11] 宋亚奇，周国亮，朱永利. 智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 电网技术，2013，37(4)：927-937.

SONG Yaqi, ZHOU Guoliang, ZHU Yongli. Present Status and Challenges of Big Data Processing in Smart Grid[J]. Power System Technology, 2013, 37(4):927-937.

[12] 孟小峰，慈祥. 大数据管理：概念、技术与挑战[J]. 计算机研究与发展，2013，50(1)：146-169.

MENG Xiaofeng, CI Xiang. Big Data Management: Concepts, Techniques and Challenges[J]. Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(1):146-169.

[13] IEC 61970-403, Energy Management System Application Program Interface (EMS-API): Part 403 Component Interface Specification (CIS): Generic Data Access[S].

[14] IEC 61970-404, Energy Management System Application Program Interface (EMS-API): Part 404 Component Interface Specification (CIS): High Speed Data Access[S].

[15] IEC 61970-405, Energy Management System Application Program Interface (EMS-API): Part 405 Component Interface Specification (CIS): Generic Eventing and Subscription[S].

[16] IEC 61970-407, Energy Management System Application Program Interface (EMS-API): Part 407 Component Interface Specification (CIS): Time Series Data Access[S].

[17] IEC 61968-100, Application Integration At Electric Utilities-system Interfaces for Distribution Management: Part 100 Implementation Profiles[S].

[18] 中国南方电网有限责任公司. 南方电网一体化电网运行智能系统技术规范-运行服务总线技术规范[S]. 广州：中国南方电网有限责任公司，2013.

谢善益(1971)，男，浙江宁波人。教授级高级工程师，工学硕士，主要从事电网自动化系统研究开发和技术管理。

杨强(1986)，男，湖南临澧人。工程师，工学硕士，主要从事电力设备状态监测主站系统的研究开发。

梁成辉(1972)，男，吉林白山人。副研究员，工学硕士，主要从事电力系统自动化、信息化研究。

(编辑王朋)

Data Platform for Control on Power Transmission and Transformation

Equipments Based on Global Unified Modeling

XIE Shanyi1, YANG Qiang1, LIANG Chenghui2, FAN Ying1

(1. Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou, Guangdong 510080, China; 2. Weihai CIMS Technology Co., Ltd., Weihai, Shandong 264209, China)

Abstract：This paper studies global data of control on power transmission and transformation equipments and constructs a data platform for supporting various business application system, which covers multi-dimension data including power grid model, operation, monitoring, operation and maintenance, experiment, environment and so on. Based on public information model, it also designs an unified information model for state monitoring on power transmission and transformation equipments. Additive attribute of mode element is used for controlling storage mode , relationship database and distributed file system are combined to realize well-organized storage of data. By setting priority of the data source system, data collection and data quality optimization is finished. The data platform for controlling power transmission and transformation equipments could improve data sharing values by means of standard services, supporting equipment monitoring, state evaluation, fault diagnosis, and so on.

Key words：power transmission and transformation; big data platform; unified information modeling; data gathering

作者简介：

中图分类号：TM76

文献标志码：A

文章编号：1007-290X(2016)01-0051-07

doi:10.3969/j.issn.1007-290X.2016.01.011

基金项目：中国南方电网有限责任公司科技项目(K-GD2014-0536)

收稿日期：2015-09-28