劉際波，趙碎軍，王廣潔，李 金，王 婷

(1. 國網(wǎng)浙江電力公司文成縣供電公司，浙江 文成 325300；2. 北京國網(wǎng)信通埃森哲信息技術(shù)有限公司，北京 100000)

基于跨專業(yè)融合的電網(wǎng)企業(yè)基層核心業(yè)務(wù)場景
——配網(wǎng)可靠性監(jiān)測方法研究及應(yīng)用

劉際波1，趙碎軍1，王廣潔2，李 金2，王 婷2

(1. 國網(wǎng)浙江電力公司文成縣供電公司，浙江 文成 325300；2. 北京國網(wǎng)信通埃森哲信息技術(shù)有限公司，北京 100000)

配網(wǎng)可靠性是電力系統(tǒng)的核心問題之一，更是作為評價(jià)電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)行好壞的重要質(zhì)量指標(biāo)。基于目前配網(wǎng)可靠性的管理現(xiàn)狀，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)與公司管理策略相結(jié)合的方式，借助可視化工具，建立跨專業(yè)核心數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)可靠性監(jiān)測分析框架，實(shí)現(xiàn)停電事件與停電明細(xì)的自動捏合，從而完成計(jì)劃停電以及故障停電之間的自動甄別，降低人工誤判率并有效推進(jìn)供電可靠性問題的治理。

配網(wǎng)可靠性；數(shù)據(jù)歸真；跨專業(yè)數(shù)據(jù)融合

供電可靠性是指供電系統(tǒng)對用戶持續(xù)供電的能力，是配網(wǎng)網(wǎng)架水平、裝備水平及管理水平的綜合體現(xiàn)。因此，如何全面、深入、細(xì)致開展供電可靠性監(jiān)測，挖掘可靠性發(fā)生規(guī)律，切實(shí)有效指導(dǎo)可靠性持續(xù)提升是供電企業(yè)的重中之重[1-2]。

本文提出的搭建基于跨專業(yè)核心數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)可靠性監(jiān)測分析框架旨在解決目前配網(wǎng)管理現(xiàn)狀存在停電捏合過程不透明、人工干預(yù)過多、數(shù)據(jù)相互割裂等問題。通過業(yè)務(wù)梳理，數(shù)據(jù)獲取、清洗、融合等，采用業(yè)務(wù)管理與大數(shù)據(jù)技術(shù)相互結(jié)合的方式，開發(fā)可視化監(jiān)測分析工具，基于不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)地圖，實(shí)現(xiàn)臺賬數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、停電事件信息、業(yè)務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)等融合貫通，支撐文成供電公司開展供電可靠性多層級、立體化監(jiān)測分析。

1 配網(wǎng)供電可靠性管理現(xiàn)狀

目前，文成供電公司供電可靠性管理主要依托電能質(zhì)量管理系統(tǒng)，通過電能質(zhì)量臺賬信息與用采系統(tǒng)停電明細(xì)捏合，形成中壓停電事件，各單位可靠性管理專責(zé)在電能質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)對停電事件的性質(zhì)進(jìn)行手工確認(rèn)，人工干預(yù)過多；再者，電能質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)臺賬僅包括線路、線段兩級，目前主要功能還是以指標(biāo)考核統(tǒng)計(jì)為主，分析功能欠缺，使得業(yè)務(wù)人員難以基于系統(tǒng)開展業(yè)務(wù)管理提升，對運(yùn)檢、調(diào)度、營銷等專業(yè)部門支撐不足[3-4]。目前判斷可靠性的數(shù)據(jù)來源于多個(gè)系統(tǒng)，各系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相對獨(dú)立，停電事件與停電明細(xì)之間的數(shù)據(jù)相互割裂，使得來自于不同系統(tǒng)的同一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間無法貫通。因系統(tǒng)應(yīng)用深度不足及考核壓力，文成供電公司系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量存在一定問題，需要對供電可靠性指標(biāo)進(jìn)行溯源，以掌握供電可靠性真實(shí)、準(zhǔn)確現(xiàn)狀；通過還原真實(shí)停電運(yùn)行數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)故障停電和預(yù)安排停電事件，可以有效辨識供電可靠性管理短板，為可靠性管理優(yōu)化提供有效支撐。

2 配網(wǎng)供電可靠性監(jiān)測分析的必要性

電力可靠性管理工作是電力系統(tǒng)全過程管理的重要組成部分，是評價(jià)電力系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)和運(yùn)行的重要指標(biāo)?；谂渚W(wǎng)可靠性管理現(xiàn)狀，為了使業(yè)務(wù)人員更加清晰停電事件以及停電明細(xì)背后的捏合邏輯、實(shí)現(xiàn)自動并準(zhǔn)確判斷計(jì)劃停電事件和故障停電事件、貫通曾經(jīng)相互割裂的數(shù)據(jù)、增加可靠性層級以使業(yè)務(wù)人員獲得顆粒度更小的記錄數(shù)據(jù)等，亟需建立一整套滿足基層供電公司業(yè)務(wù)需求的供電可靠性監(jiān)測分析方法，切實(shí)有效地推進(jìn)各級單位配網(wǎng)可靠性管理水平[5-6]。

3 配網(wǎng)可靠性監(jiān)測分析步驟

3.1 業(yè)務(wù)梳理

供電可靠性業(yè)務(wù)包括5個(gè)方面內(nèi)容：停電性質(zhì)、停電原因、停電時(shí)長、停電次數(shù)以及停電范圍。監(jiān)測分析的數(shù)據(jù)主要包括臺賬等信息、停電明細(xì)和停電事件信息3類數(shù)據(jù)信息，見圖1。

圖1 停電信息框架圖

通過供電可靠性的性質(zhì)與停電事件、停電明細(xì)、臺賬之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系業(yè)務(wù)人員得到所需的數(shù)據(jù)信息，由停電事件數(shù)據(jù)可獲取停電性質(zhì)、停電原因、停電次數(shù)等信息，由停電明細(xì)數(shù)據(jù)可獲取停電時(shí)長、停電次數(shù)等信息，通過臺賬關(guān)聯(lián)可實(shí)現(xiàn)停電范圍的精準(zhǔn)定位，如表1所示。

相應(yīng)的數(shù)據(jù)需求有以下幾方面。

表1 可靠性信息關(guān)聯(lián)表

(1)臺賬信息：基于電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，包括主線路、線路段、分支線路、開關(guān)、臺變等配網(wǎng)設(shè)備的基礎(chǔ)臺賬數(shù)據(jù)；

(2)停電明細(xì)：停電相關(guān)管理數(shù)據(jù)與設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括停電計(jì)劃、搶修工單記錄、計(jì)劃停電執(zhí)行數(shù)據(jù)、配變(包括公變、專變)智能終端采集的中壓停電明細(xì)等；

(3)停電事件：基于供電可靠性停電性質(zhì)分類的停電事件結(jié)果歸集，包括預(yù)安排停電和故障停電。

3.2 數(shù)據(jù)獲取

本次監(jiān)測分析的數(shù)據(jù)來自于5個(gè)系統(tǒng)：用電信息采集系統(tǒng)、GIS系統(tǒng)、電能質(zhì)量管理系統(tǒng)、95598系統(tǒng)以及PMS系統(tǒng)。

(1)用電信息采集系統(tǒng)：中壓停電明細(xì)；

(2)GIS系統(tǒng)：配變臺賬總表、分支線路臺賬、主線路臺賬；

(3)電能質(zhì)量管理系統(tǒng)：中壓注冊用戶、中壓注冊線段；

(4)95598系統(tǒng)：停電信息查詢；

(5)PMS1.0：配網(wǎng)停電計(jì)劃、送電信息反饋、故障停電信息、搶修工單信息。

這些數(shù)據(jù)均從前臺進(jìn)行導(dǎo)出。

3.3 數(shù)據(jù)清洗、整合

3.3.1 數(shù)據(jù)校驗(yàn)

為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的一致準(zhǔn)確，需對用電信息采集停電明細(xì)和停電事件相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和整合，主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)、多源數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性3個(gè)方面[7-8]。數(shù)據(jù)的整體驗(yàn)證思路見圖2。

圖2 數(shù)據(jù)驗(yàn)證思路

(1)數(shù)據(jù)項(xiàng)質(zhì)量校驗(yàn)。以近一年期數(shù)據(jù)為樣本，采取系統(tǒng)前臺查詢的方式導(dǎo)出部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)，其中：

1)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括空值、負(fù)值、極大值等，需核實(shí)數(shù)據(jù)并整改。

2)配網(wǎng)設(shè)備臺賬數(shù)據(jù)中已有數(shù)據(jù)項(xiàng)均滿足分析需求；中壓線路段臺賬中，線段名稱填寫不規(guī)范(不影響本次監(jiān)測)。

3)周停電計(jì)劃數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足需求計(jì)劃停電數(shù)據(jù)中存在不影響分析的空值數(shù)據(jù)項(xiàng)，但 “停電原因”字段準(zhǔn)確性存在問題，需人工核查整改。

4)故障停電數(shù)據(jù)滿足分析需求，需手工補(bǔ)填數(shù)據(jù)項(xiàng)中缺少的字段“停電原因”；故障停電數(shù)據(jù)通過停電信息查詢導(dǎo)出，其中存在不影響分析的空值數(shù)據(jù)項(xiàng)，同時(shí)，實(shí)際開始時(shí)間等3個(gè)字段存在邏輯問題， “停電原因”字段需人工核查整改。

5)搶修工單數(shù)據(jù)中“城鄉(xiāng)類別”均為空值，影響監(jiān)測分析，需人工核查整改。

(2) 多源數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)。分別對計(jì)劃停電數(shù)據(jù)、故障停電數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性核查，核查結(jié)論如下：

1)周停電計(jì)劃、停電信息查詢導(dǎo)出計(jì)劃停電數(shù)據(jù)可以完全對應(yīng)，未發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性質(zhì)量問題，通過校驗(yàn)。

2)故障停電(內(nèi)部報(bào)修、95598報(bào)修)存在極少量停電記錄的“是否發(fā)送”、“是否反饋”字段為“是”，但經(jīng)確認(rèn)該類情況符合業(yè)務(wù)實(shí)際狀況，無數(shù)據(jù)問題。

(3) 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性校驗(yàn)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性校驗(yàn)主要分為兩類，故障停電事件與搶修工單關(guān)聯(lián)性校驗(yàn)和停電范圍關(guān)聯(lián)校驗(yàn)。 校驗(yàn)結(jié)果如下：

1)故障停電數(shù)據(jù)(PMS)需針對無法關(guān)聯(lián)的記錄人工核查，并進(jìn)行數(shù)據(jù)整改；故障停電數(shù)據(jù)(95598報(bào)修)需對業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)關(guān)系進(jìn)行確認(rèn)，進(jìn)而制定數(shù)據(jù)處理方案。

2)停電范圍關(guān)聯(lián)校驗(yàn)。隨機(jī)選取停電事件，結(jié)合臺賬數(shù)據(jù)定位停電線路，核對中壓停電明細(xì)，可以實(shí)現(xiàn)停電事件、停電明細(xì)的關(guān)聯(lián)，但無法確定每次停電事件是否與停電明細(xì)實(shí)現(xiàn)完全對應(yīng)，需增加其他停電事件的數(shù)據(jù)明細(xì)輔助關(guān)聯(lián)。

3.3.2 數(shù)據(jù)整改

(1) 中壓停電明細(xì)整改。中壓停電明細(xì)表數(shù)據(jù)問題主要集中在停電時(shí)長、終端復(fù)電時(shí)間等兩個(gè)字段，通過查詢用電信息采集系統(tǒng)及智能公用配電監(jiān)測系統(tǒng)開展整改工作，整改流程見圖3。

圖3 中壓停電明細(xì)整改流程

(2) 臺賬無法關(guān)聯(lián)整改。各基層單位基于配變、臺區(qū)的真實(shí)運(yùn)行情況補(bǔ)充填寫關(guān)聯(lián)情況。

(3) 停電事件無法關(guān)聯(lián)整改。部分停電明細(xì)無法與停電事件關(guān)聯(lián)，需將停電明細(xì)匯總記錄人工梳理停電事件，并根據(jù)故障停電或計(jì)劃停電模板進(jìn)行信息補(bǔ)充。

3.3.3 數(shù)據(jù)整合

通過數(shù)據(jù)校驗(yàn)以及數(shù)據(jù)整改，對整改之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。整合邏輯路徑如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)整合路徑

從配變總表出發(fā)，通過“名稱”、 “路徑”等關(guān)鍵字段，從而實(shí)現(xiàn)所有表之間的相互關(guān)聯(lián)。

3.4 構(gòu)建監(jiān)測分析框架

基于業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)供電可靠性監(jiān)測分析框架，從供電可靠性指標(biāo)、供電單位兩個(gè)層級自上而下進(jìn)行指標(biāo)分解，結(jié)合可視化分析工具展現(xiàn)停電信息，實(shí)現(xiàn)明細(xì)級可靠性評價(jià)、停電原因挖掘，監(jiān)測可靠性水平，形成供電可靠性分析報(bào)告。

(1)構(gòu)建供電可靠性監(jiān)測分析框架?；诠╇娍煽啃灾笜?biāo)的業(yè)務(wù)邏輯，從可靠性指標(biāo)分解、供電單位層級下鉆兩個(gè)維度構(gòu)建可靠性監(jiān)測分析框架。

(2)供電可靠性監(jiān)測分析?？傮w可靠性指標(biāo)作為頂層監(jiān)測內(nèi)容，以故障停電、預(yù)安排停電作為監(jiān)測分類，以空間、時(shí)間作為分析界限，對停電范圍、停電次數(shù)、停電時(shí)長3個(gè)維度進(jìn)行監(jiān)測，細(xì)化停電原因分析，針對重點(diǎn)問題分析原因，提出提升舉措，形成一套自上而下、面向業(yè)務(wù)的監(jiān)測分析模型，如圖5所示。

圖5 可靠性監(jiān)測分析模型

模型分為公司可靠性指標(biāo)監(jiān)測、總體分析、故障停電分析、預(yù)安排停電分析4個(gè)部分。其中，可靠性分總體監(jiān)測包括停電時(shí)間分析、停電次數(shù)分析和停電原因分析；故障停電分析包括按供電所故障停電指標(biāo)分析、按層級鉆取分析、分維度分析及關(guān)聯(lián)分析；預(yù)安排停電分析包括按供電所預(yù)安排停電指標(biāo)分析、按層級鉆取分析、分維度分析及關(guān)聯(lián)分析。

3.5 可視化監(jiān)測工具開發(fā)

根據(jù)供電可靠性監(jiān)測分析思路，借助可視化數(shù)據(jù)分析軟件，采用穿透分析、對比分析、關(guān)聯(lián)分析等方法，結(jié)合交互性強(qiáng)且直觀的分析圖表，開發(fā)可視化監(jiān)測分析工具，實(shí)現(xiàn)供電可靠性常態(tài)化監(jiān)測分析。

4 可靠性監(jiān)測分析應(yīng)用實(shí)例

對比各供電所用戶平均停電時(shí)間和用戶平均停電次數(shù)，玉壺、珊溪、大峃、西坑處于第三象限，用戶平均停電時(shí)間、用戶平均停電次數(shù)均低于平均值，南田、峃口、黃坦處于第一象限，用戶平均停電時(shí)間、平均停電次數(shù)均超過平均值，如圖6所示。

圖6 用戶平均停電時(shí)長、次數(shù)統(tǒng)計(jì)

停電總時(shí)戶從高到低分別為大峃、南田、黃坦、峃口、珊溪、玉壺、西坑網(wǎng)格，但黃坦、峃口用戶平均停電時(shí)長明顯超過其他供電所(見圖7)。

圖7 計(jì)劃與故障平均停電時(shí)長分析

通過線路供電可靠性監(jiān)測分析發(fā)現(xiàn)，大峃供電所下轄百二858線供電可靠最低，僅為98.47%，其中該線路下用戶數(shù)為20，該線路為顯著異常值。線路供電可靠率如圖8所示。

圖8 線路供電可靠率

通過停電時(shí)戶按線路進(jìn)行帕累托分析，發(fā)現(xiàn)目前文成供電公司80%的停電時(shí)戶集中在31.25%的線路上，共涉及20條線路，如圖9所示。

圖9 停電時(shí)戶帕累托分析

將線路下鉆至線段，可以發(fā)現(xiàn)供電可靠率在線段上的分布，從而對線段整改提出相應(yīng)措施，如圖10所示。

圖10 線段供電可靠率

通過線段編碼對線段進(jìn)行定位，發(fā)現(xiàn)文成85814、文成85813線段的用戶平均停電時(shí)間相對高于其他線段，文成80311、文成80310線段的用戶平均停電次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他線段，同時(shí)這幾條線段下均只有一個(gè)用戶數(shù)。用戶平均停電次數(shù)如圖11所示。

圖11 線段平均停電時(shí)戶、次數(shù)統(tǒng)計(jì)

針對臺區(qū)停電進(jìn)行天數(shù)統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)臺區(qū)在統(tǒng)計(jì)期間出現(xiàn)1天至42情況，其中臺區(qū)發(fā)生2天情況最多，涉及71個(gè)臺區(qū)；在統(tǒng)計(jì)期間內(nèi)存在三個(gè)臺區(qū)停電天數(shù)高達(dá)42天，因此可以給出相應(yīng)的整改措施。臺區(qū)停電天數(shù)統(tǒng)計(jì)如圖12所示。

圖12 臺區(qū)停電天數(shù)統(tǒng)計(jì)

針對臺區(qū)進(jìn)行頻繁停電判斷，發(fā)現(xiàn)2015年8月份頻繁停電用戶數(shù)最多， 3～8月呈現(xiàn)上升趨勢，并在8月達(dá)到峰值，8～12月出現(xiàn)急速下降趨勢。

從停電類型來看，文成發(fā)生計(jì)劃停電次數(shù)占停電事件的比例為9.38%，故障占比為90.62%；計(jì)劃停電時(shí)戶占總停電時(shí)戶的比例為15.28%，故障占比為84.72%。計(jì)劃停電及故障停電對比如圖13所示。

圖13 計(jì)劃停電&故障停電對比

在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)對文成停電事件按月份分析，故障停電事件占停電事件的比例較大，各月份故障停電事件占停電事件比例均在80%以上； 2016年5月計(jì)劃停電事件最多，2015年10月計(jì)劃停電事件占停電事件比例最大，占比19.57%；2015年8月發(fā)生停電事件較多，2月和3月“春節(jié)保供電”期間發(fā)生停電事件相對較少。停電事件按月分析如圖14所示。

圖14 停電事件按月份分析

在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)對文成各線路段故障停電次數(shù)進(jìn)行分析，其中黃坦83760、黃坦83720、黃坦83750線路段故障停電次數(shù)相對較多；黃坦83750、黃坦833310、文成85812線路段故障停電時(shí)戶較長；文成85814、文成85813線路段戶均故障停電時(shí)間相對較長。線路故障停電分析如圖15所示。

圖15 線段故障停電分析

5 結(jié)語

本文基于停電明細(xì)、停電事件信息、業(yè)務(wù)執(zhí)行等數(shù)據(jù)，結(jié)合PMS、用采系統(tǒng)、電能質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)等的統(tǒng)一臺賬信息，實(shí)現(xiàn)了涵蓋供電公司、供電所、線路、線段、臺區(qū)等5個(gè)層級的供電可靠性監(jiān)測分析，通過數(shù)據(jù)融合完成停電性質(zhì)的自動研判，并且跟蹤計(jì)劃停電執(zhí)行全過程，有效發(fā)現(xiàn)計(jì)劃停電的異動情況，針對故障停電搶修環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測，挖掘分析故障搶修時(shí)間的關(guān)鍵影響環(huán)節(jié)，以業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)縣級供電企業(yè)供電可靠性全方位多層次監(jiān)測分析，為各專業(yè)部門開展主動式可靠性優(yōu)化提升奠定了基礎(chǔ)。

在研究中也發(fā)現(xiàn)了一些問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題成為限制監(jiān)測分析廣度和深度的最關(guān)鍵因素，臺賬數(shù)據(jù)梳理整改耗費(fèi)大量人力，停電信息數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、空缺難以追溯歸真，難以覆蓋所有停電事件。同時(shí)，本次研究以監(jiān)測分析為主，可靠性指標(biāo)尚未與各專業(yè)部門、各層級管理實(shí)現(xiàn)分解匹配，指導(dǎo)作用還存在較大的提升空間。

在下一步的研究中：一是全面梳理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，針對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)制定規(guī)范手冊，建立數(shù)據(jù)自動校驗(yàn)機(jī)制，與業(yè)務(wù)現(xiàn)狀相結(jié)合，持續(xù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)真實(shí)可回溯、管理高效可閉環(huán)；二是研究低壓可靠性監(jiān)測分析的方法，關(guān)注低壓用戶的可靠性訴求，實(shí)現(xiàn)提供優(yōu)質(zhì)供電服務(wù)的目標(biāo)；三是從縣級供電企業(yè)的管理目標(biāo)出發(fā)，探索研究一套適合基層供電企業(yè)的可靠性指標(biāo)分解體系，支撐供電可靠性“點(diǎn)對點(diǎn)”提升。

[1]袁明軍. 配電系統(tǒng)可靠性評估方法與應(yīng)用研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué),2011.

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(本文編輯：嚴(yán) 加)

Grid Enterprise Basic-Level Core Operation Scenario Based on Inter-Professional Integration: Research and Practice of Distribution Network Reliability Monitoring Method

LIU Jibo1, ZHAO Suijun1, WANG Guangjie2, LI Jin2, WANG Ting2

(1. Zhejiang Wencheng Power Supply Company，Wencheng 325300, China;2. State Grid Information & Telecommunication Accenture Information Technology Co., Ltd., Beijing 100000. China)

The reliability of distribution network is one of the key problems in power system, as well as an important quality index to evaluate the power system, design and operation. Based on the management status of distribution network reliability, this paper combines the big data technology and corporate management strategy, uses visualization tools, establishes the distribution network reliability monitoring and analysis framework with cross-professional core data fusion, and achieves automatic kneading of power blackout accidents and blackout implementation details, so as to complete the automatic discrimination between power outage and contingency plan, reducing artificial error rate and promoting the power supply reliability.

distribution network reliability; original data gathering; cross-professional data fusion

10.11973/dlyny201703006

TM73

B

2095-1256(2017)03-0241-06

2017-03-24