CN108256750A - 基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统，根据获取的电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数得到性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。此方案中，根据性能参数与服役环境参数的关联关系选取不同的调整设备配置到电力设备上，调整设备可以对电力设备的性能参数进行调整，抑制服役环境对电力设备性能参数的影响，减小电力设备维护的次数和时间，从而降低电力设备的运维成本。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，特别是涉及一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统。
背景技术
电力设备属于电力系统，提供电能输送、能量控制、故障消除等功能，是电力系统重要的构成部分。电力设备广泛服役于各种工作环境，随着工作时间的持续，电力设备受工作环境因素的影响会产生故障，需要对电力设备进行维护，维护的过程繁杂且耗时，电力设备的运维成本较高。
发明内容
基于此，有必要针对传统的电力设备运维成本较高的问题，提供一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统。
一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，包括以下步骤：
获取电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数；
根据性能参数和服役环境参数获取性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；
比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。
进一步的，获取电力设备的性能参数的步骤包括以下步骤：
获取电力设备故障树模型，根据故障树模型确定电力设备的目标性能参数类型，检测电力设备，获取目标性能参数集群。
进一步的，获取电力设备的服役环境参数的步骤包括以下步骤：
汇总电力设备的服役环境参数，采用聚类分析方法对汇总电力设备的服役环境参数进行分类，获取不同类型的服役环境参数集群。
进一步的，根据性能参数和服役环境参数获取性能参数和服役环境参数的关联关系的步骤包括以下步骤：
采用聚类分析方法对目标性能参数集群进行分类，对不同类别的目标性能参数集群分别进行分布规律分析；
对不同类型的服役环境参数集群分别进行分布规律分析；
根据目标性能参数集群的分布规律和服役环境参数集群的分布规律获取性能参数和服役环境参数的关联关系。
进一步的，目标类型参数集群的类别包括绝缘性能、载流性能、机械性能、密封性能、气体组分和油液组分。
进一步的，目标性能参数集群的分布规律采用目标类型参数集群的样本方差计算，服役环境参数集群的分布规律采用服役环境参数集群的样本方差计算。
进一步的，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备的步骤包括以下步骤：
若关联系数大于关联阈值，选取第一调整设备配置到电力设备上；其中，第一调整设备的调整参数与关联系数对应的服役环境参数相关；
若关联系数小于或等于关联阈值，选取第二调整设备配置到电力设备上；其中，第二调整设备的调整参数与关联系数对应的服役环境参数相关，第二调整设备的调整幅度小于第一调整设备的调整幅度。
进一步的，电力设备包括变压器、断路器、互感器、电抗器、电容器、隔离开关、接地开关、电缆线路或架空线路。
一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统，包括：
参数获取单元，用于获取电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数；
关联分析单元，用于根据性能参数和服役环境参数获取性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；
比较配置单元，用于比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。
根据上述本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统，根据获取的电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数得到性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。此方案中，根据性能参数与服役环境参数的关联关系选取不同的调整设备配置到电力设备上，调整设备可以对电力设备的性能参数进行调整，抑制服役环境对电力设备性能参数的影响，减小电力设备维护的次数和时间，从而降低电力设备的运维成本。
一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的步骤。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的可执行程序，处理器执行程序时实现上述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的步骤。
根据上述本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，本发明还提供一种可读存储介质和计算机设备，用于通过程序实现上述基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，根据性能参数与服役环境参数的关联关系选取不同的调整设备配置到电力设备上，调整设备可以对电力设备的性能参数进行调整，抑制服役环境对电力设备性能参数的影响，减小电力设备维护的次数和时间，从而降低电力设备的运维成本。
附图说明
图1为其中一个实施例的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的流程示意图；
图2为其中一个实施例的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统的结构示意图；
图3为其中一个具体实施例的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
参见图1所示，为本发明的一个实施例的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的流程示意图。该实施例中的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法包括以下步骤：
步骤S110：获取电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数；
在本步骤中，电力设备的性能参数可以是电力设备本身的各种物理性能参数，电力设备一般在使用时都是处于某一具体的工作环境中，即服役环境，此处的服役环境参数可以是服役环境中对电力设备的性能会产生影响的参数；
步骤S120：根据性能参数和服役环境参数获取性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；
在本步骤中，关联系数反映的是性能参数与服役环境参数的关联程度；
步骤S130：比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。
在本步骤中，根据关联系数的大小来取确定相应的调整设备，对电力设备进行配置。
在本实施例中，根据获取的电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数得到性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。此方案中，根据性能参数与服役环境参数的关联关系选取不同的调整设备配置到电力设备上，调整设备可以对电力设备的性能参数进行调整，抑制服役环境对电力设备性能参数的影响，减小电力设备维护的次数和时间，从而降低电力设备的运维成本。
需要说明的是，服役环境参数可以是不同的服役环境的相关参数，包括正常自然环境，以及高温、高湿、高寒、高海拔、高微尘、高污染等。
在其中一个实施例中，获取电力设备的性能参数的步骤包括以下步骤：
获取电力设备故障树模型，根据故障树模型确定电力设备的目标性能参数类型，检测电力设备，获取目标性能参数集群。
在本实施例中，利用电力设备故障树模型可以确定容易引起电力设备故障的目标性能参数类型，再对电力设备进行检测，获取相应的目标性能参数集群，如此可以减少性能参数的数量，剔除其他对电力设备影响较小的性能参数，更有针对性地选取调整设备。
需要说明的是，在确定目标性能参数类型后对电力设备的检测是在不同的测试环境进行的，测试环境的具体参数可以根据电力设备的服役环境参数来确定。
在其中一个实施例中，获取电力设备的服役环境参数的步骤包括以下步骤：
汇总电力设备的服役环境参数，采用聚类分析方法对汇总电力设备的服役环境参数进行分类，获取不同类型的服役环境参数集群。
在本实施例中，服役环境参数可以有多种，通过聚类分析方法对汇总的服役环境参数进行分类，可以得到不同类型的服役环境参数集群，便于将性能参数与某一类型的服役环境参数进行关联，提高关联关系的有效性。
在其中一个实施例中，根据性能参数和服役环境参数获取性能参数和服役环境参数的关联关系的步骤包括以下步骤：
采用聚类分析方法对目标性能参数集群进行分类，对不同类别的目标性能参数集群分别进行分布规律分析；
对不同类型的服役环境参数集群分别进行分布规律分析；
根据目标性能参数集群的分布规律和服役环境参数集群的分布规律获取性能参数和服役环境参数的关联关系。
在本实施例中，对目标性能参数集群进行分类，得到不同类别的目标性能参数集群，对同一类别的目标性能参数集群进行分布规律分析，得到该类别的性能参数的分布规律；对同一类型的服役环境参数集群进行分布规律分析，得到服役环境参数的分布规律；结合两种参数的分布规律可以获取两种参数之间的关联关系，此种关联关系可以直接地反映两种参数之间的影响程度。
可选的，在根据关联关系确定关联系数时，可以将任一类型的目标性能参数集群与不同类型的服役环境参数之间的关联系数进行综合，得到该类型的目标性能参数与服役环境参数的综合关联系数，服役环境参数的具体类型数量可以根据电力设备实际服役的环境来确定。
可选的，进行分布规律分析时，可以采用线性回归、假设检验分布、t分布等方法，但并不仅限于此。
具体的，某一电力设备一般处于高温、高湿的服役环境中，该电力设备的绝缘参数会受到温度、湿度的影响，通过线性回归等方法分析得到服役环境的温度、湿度的分布规律，以及该电力设备的绝缘参数的分布规律，根据绝缘参数的分布规律以及服役环境的温度、湿度的分布规律可以得到绝缘参数与服役环境的温度、湿度之间的关联关系，确定相应的关联系数，可以将绝缘参数与服役环境的温度之间的关联系数以及绝缘参数与服役环境的湿度之间的关联系数进行加权综合，得到绝缘参数与服役环境参数之间的关联系数。
在其中一个实施例中，目标类型参数集群的类别包括绝缘性能、载流性能、机械性能、密封性能、气体组分和油液组分。
在本实施例中，目标类型参数集群的类别可以有多种，包括但不限于绝缘、载流、机械、密封、气体组分、油液组分等等，通过多种不同的参数集群可以全面地分析电力设备的性能，最大程度地能地抑制服役环境对电力设备的各种性能参数的影响。
在其中一个实施例中，目标性能参数集群的分布规律采用目标类型参数集群的样本方差计算，服役环境参数集群的分布规律采用服役环境参数集群的样本方差计算。
在本实施例中，目标性能参数集群的分布规律可以通过目标类型参数集群的样本方差来具体表示，服役环境参数集群的分布规律可以通过服役环境参数集群的样本方差来具体表示，样本方差可以表征参数集群的变化程度。
具体的，关联系数可以通过目标性能参数集群和服役环境参数集群的协方差、目标类型参数集群的样本方差和服役环境参数集群的样本方差来计算，如下式所示：
式中，xi为电力设备性能参数的聚类分析结果参数集，为电力设备性能参数的聚类分析结果参数集均值；yi为电力设备服役环境参数聚类分析结果参数集，为电力设备性能参数的聚类分析结果参数集均值；n为聚类分析结果参数集有效数据量；r为关联系数。
上述只是关联系数的一种具体计算形式，也可以是其他的计算形式；而且，分布规律也可以采用除样本方差以外的其他表示规律性的数据进行表征。
在其中一个实施例中，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备的步骤包括以下步骤：
若关联系数大于关联阈值，选取第一调整设备配置到电力设备上；其中，第一调整设备的调整参数与关联系数对应的服役环境参数相关；
若关联系数小于或等于关联阈值，选取第二调整设备配置到电力设备上；其中，第二调整设备的调整参数与关联系数对应的服役环境参数相关，第二调整设备的调整幅度小于第一调整设备的调整幅度。
在本实施例中，关联系数与关联阈值的大小关系决定选取的调整设备，在关联系数大于关联阈值时，表示电力设备的当前性能参数与服役环境参数的相关度较高，也就是性能参数容易受到服役环境参数的影响，此时有必要选取第一调整设备对电力设备的服役环境参数进行调整；在关联系数小于或等于关联阈值时，表示电力设备的当前性能参数与服役环境参数的相关度较低，也就是性能参数受到服役环境参数的影响较小，此时选取第二调整设备对电力设备的服役环境参数进行调整，第二调整设备的调整幅度小于第一调整设备。在关联程度不同的情况下，选取不同的调整设备对电力设备的服役环境参数进行调整，更加符合电力设备的实际运行情况，在减小服役环境的影响的同时降低对调整设备的要求。
可选的，在关联系数为0或小于关联临界值时，表示电力设备的当前性能参数几乎不受到服役环境参数的影响，此时无需选取待配置到电力设备上的调整设备。
具体的，绝缘参数与高温高湿的服役环境参数的关联系数为30，关联阈值为20，则选取第一调整设备，第一调整设备对服役环境参数的调整幅度为20％；若关联系数为10，则选取第二调整设备，第一调整设备对服役环境参数的调整幅度为5％；若关联系数为0或1，则不选取调整设备。
进一步的，调整设备可以是与电力设备的服役环境参数相关的设备，如高温环境下的降温设备，高湿环境下的除湿设备，高寒环境下的加热设备等。
在其中一个实施例中，电力设备包括变压器、断路器、互感器、电抗器、电容器、隔离开关、接地开关、电缆线路或架空线路。
在本实施例中，可以对各种不同的电力设备进行调配，提高各种电力设备的可靠性，抑制服役环境对电力设备性能参数的影响，减小电力设备维护的次数和时间，从而降低各种电力设备的运维成本。
根据上述基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，本发明还提供一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统，以下就本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统的实施例进行详细说明。
参见图2所示，为本发明一个实施例的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统的结构示意图。该实施例中的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统，包括：
参数获取单元210，用于获取电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数；
关联分析单元220，用于根据性能参数和服役环境参数获取性能参数和服役环境参数的关联关系，确定关联系数；
比较配置单元230，用于比较关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到电力设备上的调整设备。
在其中一个实施例中，参数获取单元210获取电力设备故障树模型，根据故障树模型确定电力设备的目标性能参数类型，检测电力设备，获取目标性能参数集群。
在其中一个实施例中，参数获取单元210汇总电力设备的服役环境参数，采用聚类分析方法对汇总电力设备的服役环境参数进行分类，获取不同类型的服役环境参数集群。
在其中一个实施例中，关联分析单元220采用聚类分析方法对目标性能参数集群进行分类，对不同类别的目标性能参数集群分别进行分布规律分析；对不同类型的服役环境参数集群分别进行分布规律分析；根据目标性能参数集群的分布规律和服役环境参数集群的分布规律获取性能参数和服役环境参数的关联关系。
在其中一个实施例中，目标类型参数集群的类别包括绝缘性能、载流性能、机械性能、密封性能、气体组分和油液组分。
在其中一个实施例中，关联分析单元220采用目标类型参数集群的样本方差计算目标性能参数集群的分布规律，采用服役环境参数集群的样本方差计算服役环境参数集群的分布规律。
在其中一个实施例中，比较配置单元230在关联系数大于关联阈值时，选取第一调整设备配置到电力设备上；其中，第一调整设备的调整参数与关联系数对应的服役环境参数相关；在关联系数小于或等于关联阈值时，选取第二调整设备配置到电力设备上；其中，第二调整设备的调整参数与关联系数对应的服役环境参数相关，第二调整设备的调整幅度小于第一调整设备的调整幅度。
本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统与本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法相对应，在上述基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统的实施例中。
根据上述基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，本发明实施例还提供一种可读存储介质和一种计算机设备。可读存储介质上存储有可执行程序，该程序被处理器执行时实现上述基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的步骤；计算设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的可执行程序，处理器执行程序时实现上述基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的步骤；根据性能参数与服役环境参数的关联关系选取不同的调整设备配置到电力设备上，调整设备可以对电力设备的性能参数进行调整，抑制服役环境对电力设备性能参数的影响，减小电力设备维护的次数和时间，从而降低电力设备的运维成本。
在一个具体的实施例中，本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法可以应用在电力系统的电力设备的实际使用场景中。本发明的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法可以通过确定电力设备受服役环境因素的影响程度，对电力设备进行调配，过程简图如图3所示。
电力设备性能参数与服役环境中各影响因素的关联性分析，包括以下步骤：电力设备性能参数汇总和筛查、电力设备性能参数测量值分布规律、电力设备服役环境参数数据汇总和筛查、电力设备服役环境参数数据分布规律、基于电力设备性能参数分布规律和电力设备服役环境参数数据分布规律的关联性分析和关联性分析结果比对。
电力设备性能参数汇总和筛查：基于电力设备故障树模型确定可检测参数，并于检测后累积形成表征电力设备性能的参数集群，进而基于性能指标要求和数据质量进行筛查。
电力设备性能参数分布规律采用聚类分析方法，将电力设备性能参数进行分类，包括但不限于绝缘性能、载流性能、机械性能、密封性能、气体组分、油液组分等。将电力设备性能参数集群分类为不同类别后，分别进行参数分布规律分析。采用包括但不限于线性回归、假设检验分布、t分布等方法，分析电力设备性能参数分布规律。
电力设备服役环境参数数据进行汇总和筛查，也可以采用聚类分析方法将参数集群分类为不同类别，分别进行电力设备服役环境参数数据分布规律分析。
对于电力设备性能参数分布规律和电力设备服役环境参数数据分布规律的相关性分析中，电力设备性能参数聚类后的参数分布规律采用电力设备性能参数的样本方差计算，电力设备服役环境参数聚类后的参数分布规律采用电力设备服役环境参数的样本方差计算，电力设备性能参数和电力设备服役环境参数的相互影响采用协方差计算，关联性分析采用关联系数计算，即电力设备性能参数和电力设备服役环境参数的相互影响的协方差与电力设备性能参数的样本方差与电力设备服役环境参数的样本方差乘积的平方根的比值。如下式所示：
其中，x为电力设备性能参数的聚类分析结果参数集，为电力设备性能参数的聚类分析结果参数集均值；y为电力设备服役环境参数聚类分析结果参数集，为电力设备性能参数的聚类分析结果参数集均值；n为聚类分析结果参数集有效数据量；r为关联性分析结果。
采用试验数据和/或统计数据和/或专家数据确定电力设备性能参数和电力设备服役环境参数的关联性分析计算结果的比对阀值。
比对r关联性分析结果与电力设备性能参数和电力设备服役环境参数的关联性分析计算结果比对阀值，当r大于阀值时，认为具有强相关性；当r小于阀值时，具有弱相关性；或r为零时，认为不具有相关性。在相关性不同的情况下选取不同的调整设备。
本发明实施例的方案采用电力设备实际运行数据和电力设备服役环境实际参数，针对不同聚类结果计算关联性，得到电力设备对服役环境参数的关联性分析结果，能够为电力设备的安全服役和调整设备的正确选型提供依据。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成。所述的程序可以存储于可读取存储介质中。该程序在执行时，包括上述方法所述的步骤。所述的存储介质，包括：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，包括：
获取电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数；
根据所述性能参数和所述服役环境参数获取所述性能参数和所述服役环境参数的关联关系，确定关联系数；
比较所述关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到所述电力设备上的调整设备。
2.根据权利要求1所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，所述获取电力设备的性能参数的步骤包括以下步骤：
获取电力设备故障树模型，根据所述故障树模型确定电力设备的目标性能参数类型，检测电力设备，获取目标性能参数集群。
3.根据权利要求2所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，获取电力设备的服役环境参数的步骤包括以下步骤：
汇总电力设备的服役环境参数，采用聚类分析方法对汇总电力设备的服役环境参数进行分类，获取不同类型的服役环境参数集群。
4.根据权利要求3所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，所述根据所述性能参数和所述服役环境参数获取所述性能参数和所述服役环境参数的关联关系的步骤包括以下步骤：
采用聚类分析方法对所述目标性能参数集群进行分类，对不同类别的目标性能参数集群分别进行分布规律分析；
对所述不同类型的服役环境参数集群分别进行分布规律分析；
根据目标性能参数集群的分布规律和服役环境参数集群的分布规律获取所述性能参数和所述服役环境参数的关联关系。
5.根据权利要求4所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，所述目标类型参数集群的类别包括绝缘性能、载流性能、机械性能、密封性能、气体组分和油液组分。
6.根据权利要求4所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，所述目标性能参数集群的分布规律采用目标类型参数集群的样本方差计算，所述服役环境参数集群的分布规律采用服役环境参数集群的样本方差计算。
7.根据权利要求4所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，所述根据比较结果选取待配置到所述电力设备上的调整设备的步骤包括以下步骤：
若所述关联系数大于所述关联阈值，选取第一调整设备配置到所述电力设备上；其中，所述第一调整设备的调整参数与所述关联系数对应的服役环境参数相关；
若所述关联系数小于或等于所述关联阈值，选取第二调整设备配置到所述电力设备上；其中，所述第二调整设备的调整参数与所述关联系数对应的服役环境参数相关，所述第二调整设备的调整幅度小于所述第一调整设备的调整幅度。
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法，其特征在于，所述电力设备包括变压器、断路器、互感器、电抗器、电容器、隔离开关、接地开关、电缆线路或架空线路。
9.一种基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配系统，其特征在于，包括：
参数获取单元，用于获取电力设备的性能参数和电力设备的服役环境参数；
关联分析单元，用于根据所述性能参数和所述服役环境参数获取所述性能参数和所述服役环境参数的关联关系，确定关联系数；
比较配置单元，用于比较所述关联系数和关联阈值的大小，根据比较结果选取待配置到所述电力设备上的调整设备。
10.一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法的步骤。
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| CN201711492712.XA CN108256750B (zh) | 2017-12-30 | 2017-12-30 | 基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统 |
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| CN201711492712.XA CN108256750B (zh) | 2017-12-30 | 2017-12-30 | 基于设备相对服役环境关联性的电力设备调配方法和系统 |
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Citations (4)
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2017
- 2017-12-30 CN CN201711492712.XA patent/CN108256750B/zh active Active
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