專利名稱：基于自然選擇pso決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺的制作方法
基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急指揮系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺。
背景技術(shù)：
隨著電動汽車運營數(shù)量的不斷增加，以及充換電設(shè)施建設(shè)規(guī)模的不斷擴大，對區(qū)域內(nèi)規(guī)?；妱悠囘\行監(jiān)控的核心技術(shù)提出了更高的要求。大規(guī)模電動汽車的運行特性呈現(xiàn)了多時空、離散及強不確定性的行為特征，續(xù)駛里程與能耗特性息息相關(guān)，車輛的隨機故障率也隨之增加，因此需要發(fā)明一套應(yīng)急救援系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對故障電動汽車的有效救援。發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺，可以有效地優(yōu)化多目標(biāo)應(yīng)急救援，為應(yīng)急救援提供足夠的保障。
本發(fā)明提供的一種基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其改進之處在于，所述電動汽車應(yīng)急救援平臺包括數(shù)據(jù)倉庫(I)、應(yīng)急指揮中心(2)和至少一個的救援車無線終端(3);
所述應(yīng)急指揮中心(2)根據(jù)所述數(shù)據(jù)倉庫(I)的數(shù)據(jù)進行決策，并將決策信息通過無線發(fā)送給所述救援車無線終端(3 )，所述救援車無線終端(3 )根據(jù)所述決策進行調(diào)度。
其中，所述數(shù)據(jù)倉庫(I)用于呈現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)，所述綜合數(shù)據(jù)包括運營電動汽車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的運營監(jiān)控信息、管理信息和地理信息進行采集整理通過海量信息集成單元匯聚兒成的數(shù)據(jù)。
其中，所述數(shù)據(jù)倉庫(I)包括運營監(jiān)控信息采集單元(11)、管理信息采集單元(12)、地理信息采集單元(13)和海量信息集成單元(14)；
所述海量信息集成單元(14)分別與所述運營監(jiān)控信息采集單元(11)、所述管理信息采集單元(12)和所述地理信息采集單元(13)連接。
其中，所述應(yīng)急指揮中心(2)根據(jù)所述數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)進行分析并生成決策方案通過無線傳給所述救援車無線終端(3 )。
其中，所述應(yīng)急指揮中心(2)包括應(yīng)急預(yù)警單元(21)、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)、自然選擇PSO決策單元(23)和應(yīng)急指揮可視化單元(24)；
所述自然選擇PSO決策單元(23)分別與所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)和應(yīng)急指揮可視化單元(24)連接；
所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)和所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)分別與所述海量信息集成單元(14)連接；
所述應(yīng)急指揮可視化單元(24)通過無線網(wǎng)絡(luò)與至少一個的所述救援車無線終端(3)通信。
其中，所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，以歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)為準則，進行在線故障診斷并實時監(jiān)控診斷結(jié)果，預(yù)報安全隱患，得出故障分析及概率。
其中，所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫(I)的數(shù)據(jù)，通過面向類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將事故進行數(shù)據(jù)整合與集成，形成事故模型，根據(jù)實時車輛數(shù)據(jù)進行車輛狀態(tài)仿真模擬，通過模擬結(jié)果預(yù)計突發(fā)狀況，包括電池故障引起的事故、發(fā)動機故障引起的事故和制動故障引起的事故等，提供多種動態(tài)應(yīng)急預(yù)案組合。
其中，所述自然選擇PSO決策單元(23)根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)、所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)和所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)的決策結(jié)果，為多目標(biāo)救援進行決策，以距離、費用和時間最小為目標(biāo)，優(yōu)化調(diào)度。
其中，所述應(yīng)急指揮可視化單元(24 )將所述自然選擇PSO決策單元(23 )的決策結(jié)果發(fā)送給指揮人員和所述救援車無線終端(3)，用于保證應(yīng)急指揮人員與各系統(tǒng)的信息聯(lián)動。
其中，所述救援車無線終端(3)根據(jù)所述應(yīng)急指揮中心(2)的決策信息進行調(diào)度， 并向所述應(yīng)急指揮中心(2)反饋車輛信息。
其中，所述救援車無線終端(3 )放置在救援車中。
與現(xiàn)有技術(shù)比，本發(fā)明的有益效果為
本發(fā)明應(yīng)急決策技術(shù)是一種多目標(biāo)優(yōu)化決策技術(shù)，應(yīng)用PSO算法可以提供最優(yōu)化的多目標(biāo)決策。未來規(guī)?；妱悠囘\營中，電動汽車充換電站處于一種多處分布的狀態(tài)， 而隨著電動汽車的規(guī)?；褂?，應(yīng)急救援將面對多目標(biāo)并發(fā)的復(fù)雜狀態(tài)。將PSO技術(shù)進入， 可以有效地優(yōu)化多目標(biāo)應(yīng)急救援，為應(yīng)急救援提供足夠的保障。
本發(fā)明根據(jù)電動汽車車輛故障或事故的類型和影響面，結(jié)合災(zāi)變模型庫、預(yù)案庫， 采用自然選擇PSO (粒子群算法)決策技術(shù)，以距離、費用和時間最小為目標(biāo)，有效地優(yōu)化并發(fā)問題的調(diào)度，為科學(xué)規(guī)劃救援路徑、合理調(diào)度救援資源、逐步落實應(yīng)急預(yù)案以及宏觀把握救援效果提供了依據(jù)，提高了面對突發(fā)性、不確定性和非常規(guī)性狀況的應(yīng)對能力，實現(xiàn)了科學(xué)決策和高效處置。


圖I為本發(fā)明提供的基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺系統(tǒng)架構(gòu)圖。
圖2為本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)圖。
圖3為本發(fā)明提供的應(yīng)急指揮中心架構(gòu)圖。
圖4為本發(fā)明提供的應(yīng)急預(yù)警單元架構(gòu)圖。
圖5為本發(fā)明提供的應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元架構(gòu)圖。
圖6為本發(fā)明提供的自然選擇PSO決策單元架構(gòu)圖。
圖7為本發(fā)明提供的應(yīng)急指揮可視化單元架構(gòu)圖。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
作進一步的詳細說明。
本發(fā)明的基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其示意圖如圖I所示，包括數(shù)據(jù)倉庫1，應(yīng)急指揮中心2，救援車無線終端3，其中救援車無線終端為多個， 救援車通過無線終端獲得最新調(diào)度指令并反饋實時信息，通過無線絡(luò)并行連接到應(yīng)急指揮中心，數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)集成向應(yīng)急指揮中心提供電動汽車運營網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各項信息，通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連接到應(yīng)急指揮中心，應(yīng)急中心能夠得到電動汽車運營網(wǎng)絡(luò)內(nèi)運營車輛的詳細信息，通過各個單元的輔助決策，應(yīng)急指揮中心能夠及時發(fā)布應(yīng)急方案，指揮救援車輛進行救援，提高應(yīng)急指揮效率，降低應(yīng)急救援時間。其中
一、所述的的數(shù)據(jù)倉庫I ;
其包括規(guī)?；\營電動汽車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的運營監(jiān)控信息采集單元11、管理信息采集單元12、地理信息采集單元13和海量信息集成單元14等部分組成。所述海量信息集成單元14分別與所述運營監(jiān)控信息采集單元11、所述管理信息采集單元12和所述地理信息采集單元13連接。通過網(wǎng)絡(luò)將規(guī)?；\營電動汽車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的運營監(jiān)控信息、管理信息和地理信息進行采集整理通過海量信息集成單元匯聚成數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，并帶有倉庫管理功能，如圖2所示。其中運營監(jiān)控信息采集單元11通過運營區(qū)域內(nèi)各種視頻采集設(shè)備對電動汽車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的運營信息進行采集，通過服務(wù)器進行數(shù)據(jù)集成、管理信息采集單元12通過服務(wù)器讀取管理信息數(shù)據(jù)、地理信息采集單元13通過衛(wèi)星定位系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)和海量信息集成單元14通過大型服務(wù)器集中三者數(shù)據(jù)。
二、所述的應(yīng)急指揮中心2 ；
其根據(jù)所述數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)進行分析并生成決策方案通過無線傳給所述救援車無線終端3。應(yīng)急指揮中心2包括了應(yīng)急預(yù)警單元21、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元22、自然選擇PSO決策單元23、應(yīng)急指揮可視化單元24。如圖3所示。數(shù)據(jù)倉庫I將整理得到的數(shù)據(jù)資料通過網(wǎng)絡(luò)傳送給應(yīng)急指揮中心2，應(yīng)急指揮中心2將數(shù)據(jù)分別輸送給應(yīng)急預(yù)警單元21、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元22和自然選擇PSO決策單元23,通過三者的數(shù)據(jù)處理,得到準確有效地應(yīng)急救援方案，此方案通過應(yīng)急指揮可視化單元24將應(yīng)急救援方案發(fā)送給指揮人員和救援車無線終端，從而指揮人員進行現(xiàn)場監(jiān)控與指揮，應(yīng)急救援車輛按照應(yīng)急救援方案進行救援。
所述的應(yīng)急預(yù)警單元21，根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，擾動排除，以長期狀態(tài)數(shù)據(jù)為準則，可結(jié)合經(jīng)驗數(shù)據(jù)，進行在線故障診斷并實時監(jiān)控診斷結(jié)果，預(yù)報安全隱患，得出故障分析及概率。如圖4所示，根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫反饋的車輛信息，規(guī)?；妱悠囘\營監(jiān)控管理系統(tǒng)能夠有效識別電動洗車運行狀態(tài)，對電動汽車的預(yù)計狀態(tài)進行評估并及時提供有效指導(dǎo)信息，通過在線故障診斷技術(shù)的應(yīng)用，建立智能決策模型，決策模型根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)和專家系統(tǒng)的輔助從大量涌入的報警信息中辨識出擾動信號的原因，分清事故擾動信號、人工操作或錯誤信息，最終給出真實的故障或故障組合。在信息不完整的情況下，智能決策模型根據(jù)車輛長期狀態(tài)數(shù)據(jù)對比經(jīng)驗數(shù)據(jù)，可給出各種可能發(fā)生的故障組合以及每種故障組合發(fā)生的概率，駕駛員和維修人員可根據(jù)以上組合依次排查故障，從而大幅降低修理時間提高了維修效率，改善服務(wù)質(zhì)量。在緊急狀態(tài)中，監(jiān)控系統(tǒng)也能夠依據(jù)整個系統(tǒng)的評估，提供準確有效的處理信息，進行應(yīng)急預(yù)警。
所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元22，其架構(gòu)圖如圖5所示。事故模型和仿真計算是組成動態(tài)應(yīng)急預(yù)案生成技術(shù)的兩個關(guān)鍵部分。事故模型來源于數(shù)據(jù)倉庫，通過面向類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將事故進行數(shù)據(jù)整合與集成，形成事故模型。根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，通過面向類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將事故進行數(shù)據(jù)整合與集成，形成事故模型。仿真計算根據(jù)實時車輛數(shù)據(jù)進行車輛狀態(tài)仿真模擬，通過模擬結(jié)果預(yù)計可能出現(xiàn)的突發(fā)狀況，提供多種動態(tài)應(yīng)急預(yù)案組合。通過仿真計算根據(jù)實時車輛數(shù)據(jù)進行車輛狀態(tài)仿真模擬，通過模擬結(jié)果預(yù)計可能出現(xiàn)的突發(fā)狀況，提供多種動態(tài)應(yīng)急預(yù)案組合。
所述的自然選擇PSO決策單元23，根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、應(yīng)急預(yù)警單元21和應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元22的決策結(jié)果，為多目標(biāo)救援進行決策，以距離、費用和時間最小為目標(biāo)，有效地優(yōu)化并發(fā)問題的調(diào)度。自然選擇PSO決策單元N-S圖，如圖6所示。其算法流程為
步驟一參數(shù)初始化，確定學(xué)習(xí)因子Cl和c2，慣性權(quán)重ω，確定粒子數(shù)目N ；
步驟二 隨機生成N個粒子的位置Pi和速度Vi，其中i=l，2，…，V ;
步驟三計算每個微粒的適應(yīng)度計算出每個粒子在每一維空間的適應(yīng)值和位置，并將其存儲在各微粒的PBest中，將所有pBest中適應(yīng)值最優(yōu)個體的適應(yīng)值和位置存儲于gBest中；
步驟四利用迭代公式更新每個微粒的速度和位置；
步驟五對每個微粒，選出適應(yīng)值最好的再比較其經(jīng)歷過的最好位置，如果比較好，則將其作為當(dāng)前的PBest ；
所述的應(yīng)急指揮可視化單元24，將自然選擇PSO決策單元23的決策結(jié)果，呈現(xiàn)給指揮人員和救援車無線終端。保證應(yīng)急指揮人員與各系統(tǒng)的信息聯(lián)動，了解并掌握整個電動汽車充換電運行網(wǎng)絡(luò)的實時信息，通過智能提示和關(guān)鍵高亮的方式提供應(yīng)急指揮人員清晰與準確的的信息；通過地理信息平臺展示運行網(wǎng)絡(luò)的實時狀態(tài)、應(yīng)急指揮的策略和過程， 使應(yīng)急指揮人員充分了解救援決策。同時，通過有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)、車輛全球定位系統(tǒng) (GPS)，實現(xiàn)與救援人員的互動和救援車輛的定位跟蹤和監(jiān)測，通過監(jiān)控可以主動根據(jù)實際狀況提示輔助修改信息；也可通過視頻系統(tǒng)和其他應(yīng)急中心和相關(guān)部門進行交流和會商。 如圖7所示。應(yīng)急指揮的可視化技術(shù)主要包括充換電運行網(wǎng)絡(luò)的可視化、地理信息的可視化和事故車輛運行狀態(tài)的可視化。充換電運行網(wǎng)絡(luò)的可視化能夠為應(yīng)急指揮人員提供直觀的充換電運行信息，為應(yīng)急指揮人員及時評判充換電網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)提供了切實有效地數(shù)據(jù)。地理信息的可視化能夠為應(yīng)急指揮人員提供一目了然的實時路況信息，為優(yōu)化應(yīng)急救援提供了有力的支撐。事故車輛運行狀態(tài)的可視化，能夠為應(yīng)急指揮人員判斷車輛狀態(tài)提供了依據(jù)，為應(yīng)急救援人員及時響應(yīng)與救援提供輔助指導(dǎo)。
其中，應(yīng)急預(yù)警單元21、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元22、自然選擇PSO決策單元23均通過服務(wù)器實現(xiàn)、應(yīng)急指揮可視化單元24通過服務(wù)器進行數(shù)據(jù)處理并通過顯示器呈現(xiàn)給應(yīng)急指揮人員通過網(wǎng)絡(luò)信息呈現(xiàn)在救援車無線終端3上。
三、所述的救援車無線終端3 ；
通過應(yīng)急指揮可視化單元24和無線網(wǎng)絡(luò)顯示救援方案，并能夠接收實時交通信息、地理信息和管理信息等，并向應(yīng)急指揮中心反饋救援車輛信息，通過應(yīng)急指揮可視化單元24應(yīng)急指揮中心可以得到救援方案實施狀況信息，并隨時根據(jù)突發(fā)狀況改變方案，從而有效及時的實施救援計劃，完成整個救援過程。所述救援車無線終端3放置在救援車中。一個終端放置在一量救援車中。
最后應(yīng)當(dāng)說明的是以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制，盡管參照上述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解依然可以對本發(fā)明的具體實施方式
進行修改或者等同替換，而未脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改或者等同替換，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的 權(quán)利要求范圍當(dāng)中。
權(quán)利要求
1.基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述電動汽車應(yīng)急救援平臺包括數(shù)據(jù)倉庫(I)、應(yīng)急指揮中心(2)和至少一個的救援車無線終端(3); 所述應(yīng)急指揮中心(2)根據(jù)所述數(shù)據(jù)倉庫(I)的數(shù)據(jù)進行決策，并將決策信息通過無線發(fā)送給所述救援車無線終端(3 )，所述救援車無線終端(3 )根據(jù)所述決策進行調(diào)度。
2.如權(quán)利要求I所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)倉庫(I)用于呈現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)，所述綜合數(shù)據(jù)包括運營電動汽車服務(wù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的運營監(jiān)控信息、管理信息和地理信息進行采集整理通過海量信息集成單元匯聚兒成的數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求I或2任一所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)倉庫(I)包括運營監(jiān)控信息采集單元(11)、管理信息采集單元(12)、地理信息采集單元(13)和海量信息集成單元(14)； 所述海量信息集成單元(14)分別與所述運營監(jiān)控信息采集單元(11)、所述管理信息采集單元(12)和所述地理信息采集單元(13)連接。
4.如權(quán)利要求I所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述應(yīng)急指揮中心(2)根據(jù)所述數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)進行分析并生成決策方案通過無線傳給所述救援車無線終端(3)。
5.如權(quán)利要求I或4任一所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述應(yīng)急指揮中心(2)包括應(yīng)急預(yù)警單元(21)、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)、自然選擇PSO決策單元(23)和應(yīng)急指揮可視化單元(24)； 所述自然選擇PSO決策單元(23 )分別與所述應(yīng)急預(yù)警單元(21 )、應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)和應(yīng)急指揮可視化單元(24)連接； 所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)和所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)分別與所述海量信息集成單元(14)連接； 所述應(yīng)急指揮可視化單元(24)通過無線網(wǎng)絡(luò)與至少一個的所述救援車無線終端(3)通信。
6.如權(quán)利要求5所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，以歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)為準則，進行在線故障診斷并實時監(jiān)控診斷結(jié)果，預(yù)報安全隱患，得出故障分析及概率。
7.如權(quán)利要求5所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫(I)的數(shù)據(jù)，通過面向類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將事故進行數(shù)據(jù)整合與集成，形成事故模型，根據(jù)實時車輛數(shù)據(jù)進行車輛狀態(tài)仿真模擬，通過模擬結(jié)果預(yù)計突發(fā)狀況，提供多種動態(tài)應(yīng)急預(yù)案組合。
8.如權(quán)利要求5所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述自然選擇PSO決策單元(23)根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)、所述應(yīng)急預(yù)警單元(21)和所述應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成單元(22)的決策結(jié)果，為多目標(biāo)救援進行決策，以距離、費用和時間最小為目標(biāo)，優(yōu)化調(diào)度。
9.如權(quán)利要求5所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述應(yīng)急指揮可視化單元(24 )將所述自然選擇PSO決策單元(23 )的決策結(jié)果發(fā)送給指揮人員和所述救援車無線終端(3 )，用于保證應(yīng)急指揮人員與各系統(tǒng)的信息聯(lián)動。
10.如權(quán)利要求I所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述救援車無線終端(3)根據(jù)所述應(yīng)急指揮中心(2)的決策信息進行調(diào)度，并向所述應(yīng)急指揮中心(2)反饋車輛信息。
11.如權(quán)利要求I或6任一所述的電動汽車應(yīng)急救援平臺，其特征在于，所述救援車無線終端(3)放置在救援車中。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于自然選擇PSO決策算法的電動汽車應(yīng)急救援平臺，該平臺由通過互聯(lián)網(wǎng)和無線網(wǎng)絡(luò)連接的數(shù)據(jù)倉庫，應(yīng)急指揮中心及救援車無線手持終端組成。本發(fā)明將應(yīng)急指揮中心服務(wù)器與多臺救援車無線手持終端裝置，數(shù)據(jù)倉庫通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)以及無線網(wǎng)絡(luò)相連，形成了具備海量數(shù)據(jù)收集，應(yīng)急預(yù)警，應(yīng)急預(yù)案動態(tài)生成，自然選擇PSO動態(tài)生成，終端與應(yīng)急中心交互實時監(jiān)控等功能，用于應(yīng)急調(diào)度指揮與監(jiān)控。
文檔編號G06Q50/10GK102982407SQ20121043542
公開日2013年3月20日 申請日期2012年11月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月5日
發(fā)明者趙明宇, 丁孝華, 張 浩, 路致遠, 儲毅, 劉華鋒, 張衛(wèi)國, 孫廣明, 汪映輝 申請人:中國電力科學(xué)研究院, 國家電網(wǎng)公司