一种变压器故障诊断方法与流程

1.本技术涉及变压器故障诊断技术领域，特别涉及一种变压器故障诊断方法。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本技术相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.近年来，随着社会智能化的快速发展，社会生活作业方方面面的智能化改造突飞猛进，电设备作业或者辅助作业的参透率已经非常高，社会各层面对供电的需求范围也变得越来越广，显然，电力供给是国民经济发展的重要支撑力量，成为推动各行各业健康发展的关键性因素。
4.变压器作为电力供应系统中最关键的设备之一，其运行可靠性对电力系统安全可靠运行关系极大。据相关资料统计，110kv及以上变压器的平均事故率约为0.69％，因绕组超温运行，导致绝缘老化，绕组被击穿，变压器烧毁事故占有相当大比例。由此，变压器温度的测量监控，成为变压器事故预警的有效方法。
5.然而，实际应用中，引起温度升高的原因很多，包括内部故障引起温度异常(如变压器内部故障如匝间短路或层间短路，线圈对围屏放电，内部引线接头发热，铁芯多点接地使涡流增大过热，零序不平衡电流等漏磁通与铁件油箱形成回路而发热等因素引起变压器温度异常)、冷却器不正常运行引起温度异常(如冷却器不正常运行或发生故障如潜油泵停运，风扇损坏，散热管道积垢，冷却效率不良，散热器阀门没有打开等原因引起温度异常)、温度指示器有误差或指示失灵等。为了及时捕捉变压器温度异常，实现事故监控，通常通过建立变压器边界条件与温度值的关系来捕捉温度异常，然而，对于引起温度异常的具体原因，则难以精准把握，由此给变压器维修带来极大的挑战。


技术实现要素：

6.为了解决上述问题，本技术提出了一种变压器故障诊断方法，可快速实现故障的精准定位，提升变压器的检修效率。
7.本技术提供了一种变压器故障诊断方法，基于由监控子系统、油中巡检机器人子系统、状态诊断子系统构成的故障诊断系统，具体步骤如下：
8.步骤1：监控子系统收到变压器异常告警信息后，根据告警类别，生成巡检任务下发给油中巡检机器人子系统；
9.步骤2、油中巡检机器人子系统收到任务后，基于任务所配置的位置精度要求，确定巡检方案，而后执行巡检任务中待检节点列表中各节点信息采集，并上报给状态诊断子系统；
10.步骤3、状态诊断子系统根据所采集的信息，基于模式匹配，完成变压器状态诊断，输出故障码。
11.优选地，所述步骤1中，监控子系统生成巡检任务并下发巡检机器人子系统的具体
方法如下：
12.步骤1.1、监控子系统根据告警类别查询数据库，得到巡检事件集合，所述巡检事件包括每事件所需巡检的节点集合、各节点检测位置精度要求及需检测的信息，所述巡检事件集合定义为巡检任务；
13.步骤1.2、监控子系统通过与产生故障告警的变压器进行通信，把巡检任务发送给相应变压器通信模块，再由变压器转发至油中巡检机器人；或者，监控子系统寻呼油中巡检机器人，而后根据油中巡检机器人所上报的变压器归属信息，确定服役于相应告警变压器的油中巡检机器人，而后把巡检任务直接发送给对应油中巡检机器人。
14.优选地，所述步骤2中，油中巡检机器人子系统确定巡检方案的具体方法如下：
15.步骤2.1、油中巡检机器人子系统从所接收巡检任务中选出检测位置精度的最高要求值，而后通过定位精度与定位方案的映射关系表，查询得到满足精度要求的定位方案，形成定位备选方案集合；
16.步骤2.2、油中巡检机器人子系统根据定位备选方案集合中各方案对资源的需求及资源可满足程度确定可行的方案集合，所述资源可满足程度由油中巡检机器人子系统通过向资源管理子系统查询得到；
17.步骤2.3、油中巡检机器人子系统从可行的方案集合中选出执行速度最快的定位方案，并基于该定位方案进行巡检。
18.优选地，所述步骤2中，所述油中巡检机器人子系统基于巡检任务所需巡检的节点集，通过路径最小原则完成路径规划，并基于巡检方案所确定的定位方案，为巡检任务提供巡检过程的位置定位。
19.优选地，所述步骤2中，所述油中巡检机器人支持一分n的协同作业方案，即油中巡检机器人由巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件构成；所述协同作业组件可以发送实时位置及导频信号，为巡检机器人主机提供定位服务，巡检机器人主机通过测量各协同作业组件发送的导频信号，并以各协同作业组件发送导频信号时的实时位置及发送时间为参考，通过位置计算得到巡检机器人主机的实时位置信息。
20.优选地，巡检机器人主机配合各协同作业组件计算自身位置的定位方法包括toa、tdoa、aoa+ta、指纹法中的任意一种或几种组合。
21.优选地，所述巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件通过检测信号脉冲连续接收数量，实现彼此的定时同步。
22.优选地，所述协同作业组件协同作业过程中各组件按照限定的路径进行行走，限定路径方案至少包括按照水平方向进行移动、按照垂直方向进行移动。
23.优选地，所述状态诊断子系统输出故障码的具体方法如下：
24.所述状态诊断子系统计算巡检任务中各事件中涉及巡检节点所采集的信息与故障先验模型库中各模型的特征一致性，形成各事件关于各模型的特征匹配结果，而后筛选出模型匹配成功的事件，把相应事件及与事件相匹配的模型定义为故障元素，而后通过故障元素与故障码的映射关系表，查询得到至少一个故障码。
25.优选地，所述故障先验模型库中的故障模型至少包括：
26.巡检节点集中各节点温度值按步进1递增、巡检节点集中各节点温度值按步进2递减、巡检节点集中各节点温度值偏差小于门限值1、巡检节点集中各节点温度值大于门限2
的节点占比大于门限值3、巡检节点集温度值小于门限4的节点占比小于门限值5。
27.与现有技术相比，本技术的有益效果为：
28.本技术基于告警类别生成细化的巡检任务，并利用油中巡检机器人完成待检节点的信息采集，最后通过模式匹配对节点集状态组合形态进行匹配实现故障诊断，可快速实现故障的精准定位，提升变压器的检修效率。
附图说明
29.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。
30.图1是本技术一种实施例的方法流程示意图，
31.图2是本技术一种实施例的系统组成示意图。
具体实施方式：
32.下面结合附图与实施例对本技术作进一步说明。
33.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
34.在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
35.如图1至图2所示，本技术提供了一种变压器故障诊断系统，包括：监控子系统、油中巡检机器人子系统、状态诊断子系统，各模块的功能如下：
36.监控子系统，该子系统负责在收到变压器异常告警信息后，根据告警类别，生成巡检任务下发给油中巡检机器人子系统；
37.油中巡检机器人子系统，该子系统负责在收到任务后，基于任务所配置的位置精度要求，确定巡检方案，而后执行巡检任务中待检节点列表中各节点信息采集，并上报给状态诊断子系统
38.状态诊断子系统，该子系统负责根据所采集的信息，基于模式匹配，完成变压器状态诊断，输出故障码；
39.资源管理子系统，该子系统负责接收油中巡检机器人的资源查询需求，并反馈资源查询结果。
40.基于上述系统本技术还提供一种变压器故障诊断方法，具体步骤如下：
41.步骤1：监控子系统收到变压器异常告警信息后，根据告警类别，生成巡检任务下发给油中巡检机器人子系统；
42.步骤2、油中巡检机器人子系统收到任务后，基于任务所配置的位置精度要求，确定巡检方案，而后执行巡检任务中待检节点列表中各节点信息采集，并上报给状态诊断子系统；
43.步骤3、状态诊断子系统根据所采集的信息，基于模式匹配，完成变压器状态诊断，输出故障码。
44.具体地，所述步骤1中，监控子系统生成巡检任务并下发巡检机器人子系统的具体方法如下：
45.步骤1.1、监控子系统根据告警类别查询数据库，得到巡检事件集合，所述巡检事件包括每事件所需巡检的节点集合、各节点检测位置精度要求及需检测的信息，所述巡检事件集合定义为巡检任务；
46.步骤1.2、监控子系统通过与产生故障告警的变压器进行通信，把巡检任务发送给相应变压器通信模块，再由变压器转发至油中巡检机器人；或者，监控子系统寻呼油中巡检机器人，而后根据油中巡检机器人所上报的变压器归属信息，确定服役于相应告警变压器的油中巡检机器人，而后把巡检任务直接发送给对应油中巡检机器人。
47.具体地，所述步骤2中，油中巡检机器人子系统确定巡检方案的具体方法如下：
48.步骤2.1、油中巡检机器人子系统从所接收巡检任务中选出检测位置精度的最高要求值，而后通过定位精度与定位方案的映射关系表，查询得到满足精度要求的定位方案，形成定位备选方案集合；
49.步骤2.2、油中巡检机器人子系统根据定位备选方案集合中各方案对资源的需求及资源可满足程度确定可行的方案集合，所述资源可满足程度由油中巡检机器人子系统通过向资源管理子系统查询得到；
50.步骤2.3、油中巡检机器人子系统从可行的方案集合中选出执行速度最快的定位方案，并基于该定位方案进行巡检。
51.优选地，所述步骤2中，所述油中巡检机器人子系统基于巡检任务所需巡检的节点集，通过路径最小原则完成路径规划，并基于巡检方案所确定的定位方案，为巡检任务提供巡检过程的位置定位。
52.优选地，所述步骤2中，所述油中巡检机器人支持一分n的协同作业方案，即油中巡检机器人由巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件构成；所述协同作业组件可以发送实时位置及导频信号，为巡检机器人主机提供定位服务，巡检机器人主机通过测量各协同作业组件发送的导频信号，并以各协同作业组件发送导频信号时的实时位置及发送时间为参考，通过位置计算得到巡检机器人主机的实时位置信息。
53.巡检机器人主机配合各协同作业组件计算自身位置的定位方法包括toa、tdoa、aoa+ta、指纹法中的任意一种或几种组合。
54.所述指纹定位法涉及的测量量为接收功率，toa、tdoa都基于到达时间差进行定位，aoa+ta为基于到达角、定时提前量，上述定位算法皆为现有技术，此处不再赘述。
55.优选地，所述巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件通过检测信号脉冲连续接收数量，实现彼此的定时同步。
56.举例：变压器启动油中巡检机器人巡检后，会持续发送脉冲信号，每个脉冲间隔周期固定，而机器人主机及(n-1)个协同作业组件通过检测脉冲，计算脉冲数量进而实现时间获取，(n-1)个协同作业组件发送导频信号时携带的发送时间即为脉冲数量，而机器人主机利用本身所接收的脉冲数量及协同作业组件导频信号中记录的脉冲数量，通过脉冲数量相减而后乘以脉冲周期时长即可得到协同组件与机器人主机间的时间差。
57.优选地，所述协同作业组件协同作业过程中各组件按照限定的路径进行行走，限定路径方案至少包括按照水平方向进行移动、按照垂直方向进行移动，便于减少方向动态调整带来的误差累计。
58.优选地，所述状态诊断子系统输出故障码的具体方法如下：
59.所述状态诊断子系统计算巡检任务中各事件中涉及巡检节点所采集的信息与故障先验模型库中各模型的特征一致性，形成各事件关于各模型的特征匹配结果，而后筛选出模型匹配成功的事件，把相应事件及与事件相匹配的模型定义为故障元素，而后通过故障元素与故障码的映射关系表，查询得到至少一个故障码。
60.优选地，所述故障先验模型库中的故障模型至少包括：
61.巡检节点集中各节点温度值按步进1递增、巡检节点集中各节点温度值按步进2递减、巡检节点集中各节点温度值偏差小于门限值1、巡检节点集中各节点温度值大于门限2的节点占比大于门限值3、巡检节点集温度值小于门限4的节点占比小于门限值5。
62.下面用具体的实施例来描述一种变压器故障诊断系统的具体实施方式：
63.实施例：本实施例中，油中巡检机器人支持一分n的协同作业方案，n取值为4，即油中巡检机器人由巡检机器人主机及3个协同作业组件构成，定位方法采用toa，巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件通过变压器所发出的信号脉冲进行时间同步。
64.首先，监控子系统在某时刻收到变压器异常告警信息，接着监控子系统按照步骤1.1，根据异常告警类别，查询数据库，得到巡检事件集合，所述巡检事件包括所述事件所需巡检的节点集合、各节点检测位置精度要求及需检测的信息，所述巡检事件集合定义为巡检任务；接着按照步骤1.2、监控子系统通过与产生故障告警的变压器进行通信，把巡检任务发送给所述变压器通信模块，再由变压器转发给油中巡检机器人，本实施例中，巡检任务包括三个事件，事件1包括对节点1、节点2、节点3、节点4、节点5进行温度信息采集，检测位置精度为0.05米；事件2包括对节点8、节点9、节点10、节点11、节点12进行温度信息采集，检测位置精度为0.05米；事件3包括对节点6、节点7进行温度信息采集，检测位置精度为0.2米。
65.接着，油中巡检机器人子系统收到任务后，根据步骤2，基于任务所配置的位置精度要求，确定巡检方案，而后执行巡检任务中待检节点列表中各节点信息采集，并上报给状态诊断子系统；确定巡检方案的具体方法如下：根据步骤2.1、油中巡检机器人子系统从所接收巡检任务中选出检测位置精度的最高要求值，本实施例中，巡检任务包括三个事件，检测位置精度要求分别为0.05米及0.2米，因此，检测位置精度的最高要求值为0.05米，而后通过定位精度与定位方案的映射关系表(详见表1)，查询得到满足精度要求的定位方案，形成定位备选方案集合，本实施例可以看到，定位备选方案集合为{toa、aoa、密集磁钉导航法}，这三种做法定位精度都能达到0.05米要求；接着根据步骤2.2、油中巡检机器人子系统根据定位备选方案集合中各方案对资源的需求及资源可满足程度确定可行的方案集合，所述资源可满足程度由油中巡检机器人子系统通过向资源管理子系统查询得到；本实施例中，对于aoa定位方案，需要油中巡检机器人具备一分n的功能，或者有n台不带一分n的功能的油中巡检机器人可以调动进行协同作业；对于aoa定位方案，需要机器人主机支持角度测量；对于密集磁钉导航法，需要油中巡检机器人支持磁钉感应功能，本实施例中，通过向资源管理子系统查询得到油中巡检机器人具备磁钉感应功能、一分n的功能，但是无法协调到
n台不带一分n的功能的油中巡检机器人，也无法协调到待角度测量功能的油中巡检机器人，因此，本实施例中，确定可行的方案集合为{toa、密集磁钉导航法}；接着，根据步骤2.3、油中巡检机器人子系统从可行的方案集合中选出执行速度最快的定位方案，并基于该定位方案进行巡检，本实施例中，以事件1为例，采用toa的方案，由于可以在从起始位置直达节点1、而后从节点1直达节点2、而后从节点2直达节点3、而后从节点3直达节点4、而后从节点4直达节点5进行温度信息采集，因此，其巡检时间较短，而“密集磁钉导航法”的方案，由于需要紧贴着密集分布的磁钉进行行进，因此，两个节点间无法通过直接直达，导致巡检路线变成，耗时增加，因此，toa方案较“密集磁钉导航法”耗时短，因此，本实施例采用toa方案进行巡检。本实施例中，事件1、事件2、事件3各节点数据采集结果如下：
66.事件1：节点1温度读数为90度、节点2温度读数为89.2度、节点3温度读数为88.5度、节点4温度读数为88度、节点5温度读数为87度；
67.事件2：节点8温度读数为87度、节点9温度读数为87.2度、节点10温度读数为86.8度、节点11温度读数为87.1度、节点12温度读数为86.7度；
68.事件3：节点6温度读数为20度、节点7温度读数为22度。
69.接着，状态诊断子系统根据所采集的信息，基于模式匹配，完成变压器状态诊断，输出故障码，具体做法为：状态诊断子系统针对巡检任务中各事件，独立计算所述各事件涉及巡检节点所采集信息与故障先验模型库中各模型的特征一致性，形成各事件关于各模型的特征匹配结果，而后筛选出模型匹配成功的事件，把所述事件及与所述事件相匹配的模型定义为故障元素，而后通过故障元素与故障码的映射关系表，查询所述巡检任务得到的至少一个故障码，本实施例包括两个模型：
70.模型1：巡检节点集中各节点温度值按步进2递减:；
71.模型2：巡检节点集中各节点温度值偏差小于门限值1，且绝对温度值小于23度。
72.本实施例步进2设置为1，误差正负0.3，则根据事件1中各节点检测信息，可以得到事件1满足模型1的要求，本实施例门限值1设置为3，则根据事件3中各节点检测信息，可以得到事件1满足模型2的要求，而事件2既不满足模型1要求又不满足模型2要求，因此，本实施例最终计算结果得到两个故障元素，故障元素1对应{事件1，模型1}、故障元素2对应{事件3，模型2}，而后通过查询故障元素与故障码映射表(详见表2)，得到故障码为1001，具体含义为节点1设备损坏导致温度升高。本实施例事件3其实是为了检测冷却液是否正常，事件1为了检测节点1关联的设备是否故障引起发热，事件2为了检测节点8关联的设备是否故障引起发热，从本实施例可以看到，通过本实施例的方法，通过产生巡检任务，任务包括多个事件，通过对每个事件多个节点进行检测，并利用检测结果与模型库进行匹配，形成故障元素，最后通过故障元素查询故障表得到精准的故障码，显然，本发明可以提升故障检测效率。
73.从上述实施例可以看出，本发明通过建立变压器产热外在因素与内在因素的关联关系，而后通过两者的一致性，来诊断由变压器内部多个维度不确定性引发的温度异常事件，从而提升变压器异常状态监控预警的准确性及及时性，有效保护变压设备及供电系统的安全运行。
74.表1定位精度与定位方案的映射关系表
[0075][0076][0077]
表2故障元素与故障码映射表
[0078][0079]
以上仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。
[0080]
上述虽然结合附图对本技术的具体实施方式进行了描述，但并非对本技术保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本技术的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本技术的保护范围以内。

技术特征：
1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于：基于由监控子系统、油中巡检机器人子系统、状态诊断子系统构成的故障诊断系统，具体步骤如下：步骤1：监控子系统收到变压器异常告警信息后，根据告警类别，生成巡检任务下发给油中巡检机器人子系统；步骤2、油中巡检机器人子系统收到任务后，基于任务所配置的位置精度要求，确定巡检方案，而后执行巡检任务中待检节点列表中各节点信息采集，并上报给状态诊断子系统；步骤3、状态诊断子系统根据所采集的信息，基于模式匹配，完成变压器状态诊断，输出故障码。2.根据权利要求1所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1中，监控子系统生成巡检任务并下发巡检机器人子系统的具体方法如下：步骤1.1、监控子系统根据告警类别查询数据库，得到巡检事件集合，所述巡检事件包括每事件所需巡检的节点集合、各节点检测位置精度要求及需检测的信息，所述巡检事件集合定义为巡检任务；步骤1.2、监控子系统通过与产生故障告警的变压器进行通信，把巡检任务发送给相应变压器通信模块，再由变压器转发至油中巡检机器人；或者，监控子系统寻呼油中巡检机器人，而后根据油中巡检机器人所上报的变压器归属信息，确定服役于相应告警变压器的油中巡检机器人，而后把巡检任务直接发送给对应油中巡检机器人。3.根据权利要求2所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤2中，油中巡检机器人子系统确定巡检方案的具体方法如下：步骤2.1、油中巡检机器人子系统从所接收巡检任务中选出检测位置精度的最高要求值，而后通过定位精度与定位方案的映射关系表，查询得到满足精度要求的定位方案，形成定位备选方案集合；步骤2.2、油中巡检机器人子系统根据定位备选方案集合中各方案对资源的需求及资源可满足程度确定可行的方案集合，所述资源可满足程度由油中巡检机器人子系统通过向资源管理子系统查询得到；步骤2.3、油中巡检机器人子系统从可行的方案集合中选出执行速度最快的定位方案，并基于该定位方案进行巡检。4.根据权利要求3所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤2中，所述油中巡检机器人子系统基于巡检任务所需巡检的节点集，通过路径最小原则完成路径规划，并基于巡检方案所确定的定位方案，为巡检任务提供巡检过程的位置定位。5.根据权利要求4所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤2中，所述油中巡检机器人支持一分n的协同作业方案，即油中巡检机器人由巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件构成；所述协同作业组件可以发送实时位置及导频信号，为巡检机器人主机提供定位服务，巡检机器人主机通过测量各协同作业组件发送的导频信号，并以各协同作业组件发送导频信号时的实时位置及发送时间为参考，通过位置计算得到巡检机器人主机的实时位置信
息。6.根据权利要求5所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：巡检机器人主机配合各协同作业组件计算自身位置的定位方法包括toa、tdoa、aoa+ta、指纹法中的任意一种或几种组合。7.根据权利要求5所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述巡检机器人主机及(n-1)个协同作业组件通过检测信号脉冲连续接收数量，实现彼此的定时同步。8.根据权利要求5所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述协同作业组件协同作业过程中各组件按照限定的路径进行行走，限定路径方案至少包括按照水平方向进行移动、按照垂直方向进行移动。9.根据权利要求1所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述状态诊断子系统输出故障码的具体方法如下：所述状态诊断子系统计算巡检任务中各事件中涉及巡检节点所采集的信息与故障先验模型库中各模型的特征一致性，形成各事件关于各模型的特征匹配结果，而后筛选出模型匹配成功的事件，把相应事件及与事件相匹配的模型定义为故障元素，而后通过故障元素与故障码的映射关系表，查询得到至少一个故障码。10.根据权利要求9所述的一种变压器故障诊断方法，其特征在于：所述故障先验模型库中的故障模型至少包括：巡检节点集中各节点温度值按步进1递增、巡检节点集中各节点温度值按步进2递减、巡检节点集中各节点温度值偏差小于门限值1、巡检节点集中各节点温度值大于门限2的节点占比大于门限值3、巡检节点集温度值小于门限4的节点占比小于门限值5。

技术总结
本申请提供一种变压器故障诊断方法，具体步骤如下：步骤1：监控子系统收到变压器异常告警信息后，根据告警类别，生成巡检任务下发给油中巡检机器人子系统；步骤2、油中巡检机器人子系统收到任务后，基于任务所配置的位置精度要求，确定巡检方案，而后执行巡检任务中待检节点列表中各节点信息采集，并上报给状态诊断子系统；步骤3、状态诊断子系统根据所采集的信息，基于模式匹配，完成变压器状态诊断，输出故障码。本申请基于告警类别生成细化的巡检任务，并利用油中巡检机器人完成待检节点的信息采集，最后通过模式匹配对节点集状态组合形态进行匹配实现故障诊断，可快速实现故障的精准定位，提升变压器的检修效率。提升变压器的检修效率。提升变压器的检修效率。


技术研发人员：李彤 王玉冰 钱敏 门滢 王冯晓 王磊 宋妍
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司乳山市供电公司
技术研发日：2023.06.16
技术公布日：2023/8/28