专利名称：一种电动汽车运行特性建模分析方法
技术领域：
本发明涉及电动汽车电池充换电站技术领域，具体涉及一种电动汽车运行特性建模分析方法。
背景技术：
电动汽车个体的行为以及聚集成规模化后的行为特性与规律对于电动汽车服务体系的研究建设以及充换电服务网络规划设计等都具有重要影响。通过研究探索电动汽车的行为特性，掌握与之吻合的电动汽车出行特征数据，为实现电动汽车多样化、个性化的增值服务提供依据，并可为电动汽车及充换电服务网络以及交通市政等基础设施的发展规划提供决策依据。电动汽车运行特征的时空对应关系多是离散的，在时间和空间上具有跨多尺度的 特点。此外，电动汽车的行为特性与电动汽车使用者的日常生活习惯、充换电基础设施、市政交通系统、电动汽车自身的性能、城市经济发展水平等众多因素相关，这些因素大多都具有强不确定性。因而电动汽车的行为特性分析是一类多时空尺度、具有强不确定性特征的问题。采用结构方程模型SEM (Structural Equation Modeling)可以较好的解决这类问题。电动汽车运行特征的时空对应关系多是离散的，在时间和空间上具有跨多尺度的特点，此外，电动汽车的运行特性受诸多因素的影响，如电动汽车的电池性能、电动汽车使用者的活动特性、城市经济发展水平以及配套电网及充换电基础设施的建设等，且这些因素相互影响，具有很强的不确定性，为了掌握电动汽车规模化运行的总体特征，需要对电动汽车的行为特性进行仿真与实证研究。电动汽车运行特性预测分析模型基于整合电动汽车出行活动时空概率、交通流量分布规律、停车需求机理、动力电池能效及寿命管理、充换电需求时空变化以及电动汽车用户的社会属性与活动特性等相关因素，将这些因素进行特征量耦合仿真，把电动汽车离散化的行为方式最大限度的连续化表征，提出电动汽车规模化运行条件下的群体及个体时空特征关系、电动汽车续驶里程与能效特性、充换电需求等特性的数学描述，为电动汽车智能驾驶辅助、状态在线监测、专家决策系统等提供数据和方法支撑。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种电动汽车运行特性建模分析方法，该方法采用结构方程进行建模有效的反应电动汽车的出行特性，揭示出行行为和活动参与的之间的相互因果关系，为电动汽车运营发展提供重要的依据。本发明的目的是采用下述技术方案实现的一种电动汽车运行特性建模分析方法，所述方法包括下述步骤A、描述电动汽车的运行状态；B、选取电动汽车运行状态变量；
C、确定电动汽车运行状态影响因素之间的相互关系；D、采用结构方程运算系统建立电动汽车运行状态影响因素模型，对电动汽车运行状态影响因素模型参数进行计算，考察计算的拟合度；E、确定电动汽车运行状态的最终影响因素。其中，所述步骤A中，通过所述电动汽车的运行状态评估电动汽车用户特性；所述电动汽车用户特性包括电动汽车用户的社会属性、电动汽车用户的活动特性、电动汽车自身的性能和电动汽车运行的环境属性。其中，所述步骤B中，所述电动汽车运行状态变量包括内部变量和外部变量；所述外部变量是指电动汽车用户的社会属性、电动汽车自身属性以及电动汽车运行的环境属性；所述内部变量是指电动汽车用户的活动特性和电动汽车的运行特性。
其中，所述电动汽车用户的社会属性是指个人特征和家庭特征的集合；所述个人特征包括年龄特征、性别特征和职业身份特征；所述家庭特征包括家庭人口数特征、交通工具拥有量特征和家庭收入特征。其中，所述性别特征包括男性样本和女性样本；男性使用电动汽车出行强度大于女性使用电动汽车出行强度。其中，所述职业身份为全日制工作者和全日制无工作者；全日制工作者包括工人、服务员、公务员、职员和个体劳动者；全日制无工作者包括无业、离退休及其他职业的群体。其中，所述电动汽车自身属性包括a、最大续航里程电动汽车充满电一次到用尽电池所有电量所行驶的最大里程；b、最高时速电动汽车加速后最大的时速；C、故障及维修保养电动汽车用于定期维修保养的时间、次数，以及每年用于故障维修的平均次数和时间。其中，所述电动汽车运行的环境属性包括i、充换电基础设施充电设施在电动汽车用户活动区域内的分布情况，包括充电设施的所在的地点和供充电的设备的数量；ii、城市交通拥堵情况电动汽车用户活动区域内的路段在时间段内的路况；将路段的拥堵程度用拥堵系数表示，拥堵系数=平均占有率/平局速度；iii、政策支撑条件政府对于电动汽车的使用的支撑力度，包括电动汽车的节能补贴、充换电基础设施的建设、电动汽车使用的宣传情况、向使用电动汽车的用户发放问卷和评价城市的政策力度。其中，所述电动汽车用户的活动特性包括I)使用电动汽车上下班的生存活动每天以工作生存出行为目的出行次数都记为上下班的活动；2)使用电动汽车休闲的活动以非相关工作休闲出行为目的的出行所产生的居民活动，包括生活购物、文体娱乐、探亲访友、看病；3)居家活动不出行和以返程为目的的出行所产生的居民活动归为居家活动。其中，所述电动汽车的运行特性包括I、电动汽车的出行行为特征电动汽车的出行次数以个体一天电动汽车出行次数作为参照指标；
II、电动汽车日出行时耗一天中使用电动汽车出行时耗的累加，以分钟为单位；III、电动汽车日出行里程一天中总电动汽车共出行里程的累加，以公里为单位；IV、电动汽车日充换电次数电动汽车使用一天当中进行充电或者更换电池的次数，是观测样本内的平均数；V、出行链数量选取出行者的出行链个数指标描述,为动态变量；所述出行链个数是指出行者每天完成完整的出行链，即从家出行再返回家的过程；VI、小汽车的出行分担率通过居民一天内使用电动汽车总次数除以居民出行总次数求得，用百分比表示；VII、电动汽车出行时间分布表征电动汽车出行的时间点分布，为动态变量。
其中，所述步骤C中，确定电动汽车运行状态影响因素之间的相互关系，即以居民活动参与变量为电动汽车用户社会属性、电动汽车自身性能和电动汽车运行环境属性作为参数的函数，模拟与居民活动的之间的联系，并结合居民活动持续时间与外出活动持续时间的之间的平衡关系。其中，所述方法的一般方程模型为外生变量和内生变量之间的路径关系，用下述表达式①表不:y=By +「X +(①；y-内部变量，p个内部变量表示为pX I的向量数组；X-是内生变量，由外源指标组成的向量表示；B-是内生变量间的关系，由随机联系矩阵表示；r -是外生变量对内生变量的影响，由直接随机效应矩阵表示；(-是结构方程的残差项，反映I在方程中未能解释的部分。其中，所述步骤D中，所述结构方程模型的参数是通过基于协方差的结构实现；结构方程模型的参数计算求样本协方差矩阵和模型协方差矩阵之间的差值最小；定义O为所述X的协方差矩阵；定义W为(的协方差矩阵，定义下述表达式②E = E (0)②；其中E表示观测变量的总体协方差矩阵；由所述参数B、r、CD和屯求得；采用最小化二乘法评估参数9。其中，所述步骤D中，利用运算系统将采样好的变量数据输入运算系统，选择最小二乘法对模型进行求解，最终从计算结果表中得到影响关系，所述影响关系包括直接影响、间接影响和总影响。其中，所述步骤E中，采用模拟检验方法的结果显示模型运算的模拟度，观测拟合度并调整拟合度，以及方差和均方根，最终查看临界值，如果临界值超过200，认定模型拟合度最优；确定电动汽车运行状态的最终影响因素关系。其中，电动汽车运行状态的最终影响因素包括外部变量的电动汽车用户的社会属性和内部变量的使用电动汽车上下班的生存活动时间和居家活动持续时间；则电动汽车运行状态的最终影响因素关系为电动汽车活动特性与电动汽车用户社会属性以及电动汽车运行特征之间的影响因素关系。其中，所述电动汽车用户的社会属性包括性别特征、年龄特征、职业特征、家庭收入特征和交通工具拥有量特征。与现有技术比，本发明达到的有益效果是I本发明对影响电动汽车运行特性的各个环节进行了全面的调研，掌握了电动汽车用户的作用机制和决策路径，分析了电动汽车自身属性和运行环境对电动汽车用户出行的具体影响关系，得出了不同身份不同年龄的用户的出行规律，对电动汽车充电机在城市中的布置以及数量提供了参考依据，同时也对电动汽车换电模式提供了研究依据；2.本发明研究了电动汽车多方面的影响因素，选取了大量的变量，对模型计算的拟合度进行了很好控制，提供的数据准确度较高；3.对计算结果分析可以提供具体的影响结果，为电动汽车规模化发展提供了依据。
图I是本发明提供的电动汽车运行状态描述示意图；图2是本发明提供的电动汽车结构方程模型A的示意图；图3是本发明提供的电动汽车结构方程模型B的示意图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明的具体实施方式
作进一步的详细说明。 本发明提供的电动汽车运行特性建模分析方法中，影响电动汽车运行的因素主要包括电动汽车用户的社会属性、电动汽车用户的活动特性、电动汽车自身的性能和电动汽车运行的环境属性。采用结构方程进行建模有效的反应电动汽车的出行特性，揭示出行行为和活动参与的之间的相互因果关系，为电动汽车运营发展提供重要的依据。本发明提供的电动汽车运行特性建模分析方法包括下述步骤A、描述电动汽车的运行状态本发明提供的电动汽车运行状态描述如图I所示，电动汽车运行状态揭示电动汽车用户的社会属性、电动汽车自身性能以及电动汽车运行环境如何影响电动汽车的使用，电动汽车拥有者在居家和外出之间具备怎样的联系，最后通过对模型系统中的直接影响、间接影响和总影响的检验，可能了解到哪些信息，用于评估电动汽车用户特性。B、选取电动汽车运行状态变量，即选取电动汽车运行状态的影响因素电动汽车运行状态变量包括外部变量和内部变量；外部变量是指电动汽车用户的社会属性、电动汽车自身属性以及电动汽车的运行环境；内部变量是指电动汽车用户的活动特性和电动汽车的运行特性。(一)电动汽车用户的社会属性电动汽车用户的社会属性是一系列个人特征和家庭特征的集合。个人特征包括年龄特征、性别特征和职业身份特征；家庭特征包括家庭人口数特征、交通工具拥有量特征和家庭收入特征等。下面对各个特征具体描述年龄特征用于研究的时间数据样本为调查样本中年龄层为18-60岁的成年人出行样本，年龄构成的比例成正态分布，平均年龄38岁，标准差为9. 5岁。性别特征性别特征有效样本应该包括男性样本，女性样本，男女比例为，在电动汽车出行次数上男性高于女性，相应的分担率和时耗上也有差值，男性使用电动汽车出行强度远远高于女性。职业身份特征这里调查为全日制工作者包括工人、服务员、公务员、职员、个体劳动者，以及全日制无工作者无业、离退休及其他职业的群体。家庭人口数特征拥有电动汽车家庭平均人口为3. 36人，三口之家；交通工具拥有量特征以家庭为单元拥有汽车的数量和电动汽车的数量；家庭年收入特征拥有电动汽车的家庭年收入总和，超过5万元的作为统计对象。(二)电动汽车自身属性包括a、最大续航里程电动汽车充满电一次到用尽电池所有电量所行驶的最大里程；
b、最高时速电动汽车加速后最大的时速；C、故障及维修保养电动汽车用于定期维修保养的时间、次数，以及一年中用于故障维修的平均次数和时间。(三)电动汽车运行的环境属性i、充换电基础设施充电设施在电动汽车用户活动区域内的分布情况，包括充电设施的所在的地点和可供充电的设备的数量；ii、城市交通拥堵情况交通拥堵情况主要来自于城市市政管理部门的监测数据，主要是电动汽车用户活动区域内的路段在某时段内的路况。对路段的畅通记为100%，将路段的拥堵程度按照比例进行折算；iii、政策支撑条件政府对于电动汽车的使用的支撑力度，例如电动汽车的节能补贴，充换电相关设施的建设，电动汽车的使用的宣传情况，发放问卷，综合评价某一城市的政策力度。(四)电动汽车用户的活动特性包括I)使用电动汽车上下班的生存活动每天以工作生存出行为目的出行次数都记为上下班的活动；2)使用电动汽车休闲的活动以非相关工作休闲出行为目的的出行所产生的居民活动，包括生活购物、文体娱乐、探亲访友、看病；3)居家活动不出行和以返程为目的的出行所产生的居民活动归为居家活动。(五)电动汽车的运行特性居民电动汽车的个体行为特征即电动汽车的使用特性，可以用电动汽车的出行次数，电动汽车的出行时间、电动汽车的出行链以及电动汽车的出行分担率等变量来描述。I、电动汽车的出行行为特征电动汽车的出行次数以个体一天电动汽车出行次数作为参照指标；II、电动汽车日出行时耗一天中使用电动汽车出行时耗的累加，以分钟为单位；电动汽车出行时耗可以准确的量化，是电动汽车使用特性的一个重要组成部分。III、电动汽车日出行里程一天中总电动汽车共出行里程的累加，以公里为单位；电动汽车出行里程可以准确的量化。IV、电动汽车日充换电次数电动汽车使用一天当中进行充电或者更换电池的次数，是一个周期内的平均数；V、出行链数量选取出行者出行链的个数指标描述,为动态变量；其中出行链个数是出行者每天完成几个完整的出行链，即有几个从家出行再返回家的过程。VI、小汽车的出行分担率居民不是一旦拥有了电动汽车，所有出行都会选择电动汽车的出行方式，考虑时间充足或者经济性，他们有时也会选择其他方式比如步行等方式，电动汽车拥有者一天中汽车使用次数也可能是零。对于个体而言，电动汽车分担率用居民一天内使用电动汽车总次数除以居民出行总次数求得，用百分比表示，可以认为，这是研究电动汽车使用最关键的指标。通常采用问卷调查的形式，请电动汽车车主进行填写。需要大量的采样数据。最终形成电动汽车居民的总体特征调查表。VII、电动汽车出行时间分布表征电动汽车出行的时间点分布，为动态变量。C、确定电动汽车运行状态影响因素之间的相互关系对于模型内部的关系比较复杂，没法解释出变量之间的相互关系，因此需要通过 原有的模型框架，建立出一些规模比较小的模型来更有效的解释出变量之间的相互关系。电动汽车用户对居家活动或者外出活动的各类活动的选择以及这些活动的时间如今已经逐渐定义成家庭活动性的关键，居家活动和外出活动也一直以来假定存在一种内在的关系。模型A的示意图如图2所示，模型A的主要目的就是探讨居民日常活动中表现出的居家与外出活动的可能存在的平衡。活动参与变量为电动汽车用户社会属性、电动汽车自身性能和电动汽车运行环境属性作为参数的函数，模拟与居民活动的之间的联系，并考虑居家活动持续时间与外出活动持续时间的之间的平衡关系。最终电动汽车运行特性是由多方面因素共同决定的，图3描述了各变量之间的影响关系。D、采用结构方程运算系统建立电动汽车运行状态影响因素模型，对电动汽车运行状态影响因素模型参数进行计算，考察计算的拟合度；结构方程模型假定一组隐变量之间存在因果关系，隐变量可以分别用一组显变量表示，是某几个显变量中的线性组合。通过验证显变量之间的协方差，可以估计出线性回归模型的系数，从而在统计上检验所假设的模型对所研究的过程是否合适，如果证实所假设的模型合适，就可以说假设隐变量之间的关系是合理的。—)一般方程模型只考虑外生变量和内生变量之间的路径关系，不引入潜变量，因此结构方程模型可以表达为y=By +「X + (①；y-内部变量，p个内部变量表示为pX I的向量数组；X-是内生变量，由外源指标组成的向量表示；B-是内生变量间的关系，由随机联系矩阵表示；r -是外生变量对内生变量的影响，由直接随机效应矩阵表示；(-是结构方程的残差项，反映I在方程中未能解释的部分。结构方程模型的参数估计是通过基于协方差的结构完成的，因而也被称为力矩法，这种方法的求解思路是力求样本协方差矩阵和模型协方差矩阵之间的差值最小。定义O为所述X的协方差矩阵；定义W为(的协方差矩阵，结构方程求解的基础是基于协方差估计的假设。也就是说观察变量的协方差矩阵是公式中提到的一些参数方程。
E = E (0)②；其中E表示观测变量的总体协方差矩阵；由参数B、r、0)和^/求得；采用最小化二乘法评估参数e，也就是总体协方差的每一个成分都能够写成一个或者多个模型参数方程，或表示成E = E (0)，样本方程协方差矩阵S和总体协方差矩阵(通过未知参数E (0)表示)之间存在差值，因此用最小化这个参数来评估参数0，由于无法给公式中所有用于评估的参数变量找出同一个评价标准，因此需要给模型一些约束限制，使得可以通过足够的的信息并用唯一的标准解决问题，也就是模型一致性。二)输入变量的选择对模型进行简化，进一步筛选输入变量，选取影响效果比较明显的外部变量和描述电动汽车运行特性的的关键变量进行模型的建立。如下表I所示表I外部变量和描述电动汽车运行特性的的关键变量之间的关系
权利要求
1.一种电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤 A、描述电动汽车的运行状态； B、选取电动汽车运行状态变量； C、确定电动汽车运行状态影响因素之间的相互关系； D、采用结构方程运算系统建立电动汽车运行状态影响因素模型，对电动汽车运行状态影响因素模型参数进行计算，考察计算的拟合度； E、确定电动汽车运行状态的最终影响因素。
2.如权利要求I所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述步骤A中，通过所述电动汽车的运行状态评估电动汽车用户特性；所述电动汽车用户特性包括电动汽 车用户的社会属性、电动汽车用户的活动特性、电动汽车自身的性能和电动汽车运行的环境属性。
3.如权利要求I所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述步骤B中，所述电动汽车运行状态变量包括内部变量和外部变量；所述外部变量是指电动汽车用户的社会属性、电动汽车自身属性以及电动汽车运行的环境属性；所述内部变量是指电动汽车用户的活动特性和电动汽车的运行特性。
4.如权利要求3所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述电动汽车用户的社会属性是指个人特征和家庭特征的集合；所述个人特征包括年龄特征、性别特征和职业身份特征；所述家庭特征包括家庭人口数特征、交通工具拥有量特征和家庭收入特征。
5.如权利要求4所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述性别特征包括男性样本和女性样本；男性使用电动汽车出行强度大于女性使用电动汽车出行强度。
6.如权利要求4所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述职业身份为全日制工作者和全日制无工作者；全日制工作者包括工人、服务员、公务员、职员和个体劳动者；全日制无工作者包括无业、离退休及其他职业的群体。
7.如权利要求3所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述电动汽车自身属性包括 a、最大续航里程电动汽车充满电一次到用尽电池所有电量所行驶的最大里程； b、最高时速电动汽车加速后最大的时速； C、故障及维修保养电动汽车用于定期维修保养的时间、次数，以及每年用于故障维修的平均次数和时间。
8.如权利要求3所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述电动汽车运行的环境属性包括 i、充换电基础设施充电设施在电动汽车用户活动区域内的分布情况，包括充电设施的所在的地点和供充电的设备的数量； ii、城市交通拥堵情况电动汽车用户活动区域内的路段在时间段内的路况；将路段的拥堵程度用拥堵系数表示，拥堵系数=平均占有率/平局速度； iii、政策支撑条件政府对于电动汽车的使用的支撑力度，包括电动汽车的节能补贴、充换电基础设施的建设、电动汽车使用的宣传情况、向使用电动汽车的用户发放问卷和评价城市的政策力度。
9.如权利要求3所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述电动汽车用户的活动特性包括 1)使用电动汽车上下班的生存活动每天以工作生存出行为目的出行次数都记为上下班的活动； 2)使用电动汽车休闲的活动以非相关工作休闲出行为目的的出行所产生的居民活动，包括生活购物、文体娱乐、探亲访友、看病； 3)居家活动不出行和以返程为目的的出行所产生的居民活动归为居家活动。
10.如权利要求3所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述电动汽车的运行特性包括 I、电动汽车的出行行为特征电动汽车的出行次数以个体一天电动汽车出行次数作为参照指标；
11.电动汽车日出行时耗一天中使用电动汽车出行时耗的累加，以分钟为单位； III、电动汽车日出行里程一天中总电动汽车共出行里程的累加，以公里为单位； IV、电动汽车日充换电次数电动汽车使用一天当中进行充电或者更换电池的次数，是观测样本内的平均数； V、出行链数量选取出行者的出行链个数指标描述，为动态变量；所述出行链个数是指出行者每天完成完整的出行链，即从家出行再返回家的过程； VI、小汽车的出行分担率通过居民一天内使用电动汽车总次数除以居民出行总次数求得，用百分比表示； VII、电动汽车出行时间分布表征电动汽车出行的时间点分布，为动态变量。
II.如权利要求I所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述步骤C中，确定电动汽车运行状态影响因素之间的相互关系，即以居民活动参与变量为电动汽车用户社会属性、电动汽车自身性能和电动汽车运行环境属性作为参数的函数，模拟与居民活动的之间的联系，并结合居民活动持续时间与外出活动持续时间的之间的平衡关系。
12.如权利要求I所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述方法的一般方程模型为外生变量和内生变量之间的路径关系，用下述表达式①表示y=By + rx + C ①； y-内部变量，P个内部变量表示为pX I的向量数组； X-是内生变量，由外源指标组成的向量表示； B-是内生变量间的关系，由随机联系矩阵表示； r -是外生变量对内生变量的影响，由直接随机效应矩阵表示； ;-是结构方程的残差项，反映I在方程中未能解释的部分。
13.如权利要求I所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述步骤D中，所述结构方程模型的参数是通过基于协方差的结构实现；结构方程模型的参数计算求样本协方差矩阵和模型协方差矩阵之间的差值最小；定义O为所述X的协方差矩阵；定义W为;的协方差矩阵，定义下述表达式② E = E (0) ②； 其中E表示观测变量的总体协方差矩阵；由所述参数B、r、0)和^/求得；采用最小化二乘法评估参数0。
14.如权利要求13所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述步骤D中，利用运算系统将采样好的变量数据输入运算系统，选择最小二乘法对模型进行求解，最终从计算结果表中得到影响关系，所述影响关系包括直接影响、间接影响和总影响。
15.如权利要求I所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述步骤E中，采用模拟检验方法的结果显示模型运算的模拟度，观测拟合度并调整拟合度，以及方差和均方根，最终查看临界值，如果临界值超过200，认定模型拟合度最优；确定电动汽车运行状态的最终影响因素关系。
16.如权利要求15所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，电动汽车运行状态的最终影响因素包括外部变量的电动汽车用户的社会属性和内部变量的使用电动汽车上下班的生存活动时间和居家活动持续时间；则电动汽车运行状态的最终影响因素关系为电动汽车活动特性与电动汽车用户社会属性以及电动汽车运行特征之间的影响因素 关系。
17.如权利要求16所述的电动汽车运行特性建模分析方法，其特征在于，所述电动汽车用户的社会属性包括性别特征、年龄特征、职业特征、家庭收入特征和交通工具拥有量特征。
全文摘要
本发明涉及一种电动汽车运行特性建模分析方法，包括下述步骤A、描述电动汽车的运行状态；B、选取电动汽车运行状态变量；C、确定电动汽车运行状态影响因素之间的相互关系；D、采用结构方程运算系统建立电动汽车运行状态影响因素模型，对电动汽车运行状态影响因素模型参数进行计算，考察计算的拟合度；E、确定电动汽车运行状态的最终影响因素。本发明采用结构方程进行建模有效的反应出电动汽车的出行特性，揭示出行行为和活动参与的之间的相互因果关系，为电动汽车运营发展提供重要的依据。
文档编号G06F19/00GK102968551SQ20121041025
公开日2013年3月13日 申请日期2012年10月24日 优先权日2012年10月24日
发明者张 浩, 赵明宇, 汪映辉, 路致远, 储毅, 洪福斌, 张卫国 申请人:中国电力科学研究院, 国家电网公司