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        構(gòu)建流域設(shè)備管理云服務(wù)平臺(tái),支撐流域科學(xué)開發(fā)高效運(yùn)營
        ——新技術(shù)在雅礱江流域的應(yīng)用思路

        2016-09-09 09:35:26羅戎
        水電站機(jī)電技術(shù) 2016年8期
        關(guān)鍵詞:設(shè)備分析模型

        羅戎

        構(gòu)建流域設(shè)備管理云服務(wù)平臺(tái),支撐流域科學(xué)開發(fā)高效運(yùn)營
        ——新技術(shù)在雅礱江流域的應(yīng)用思路

        羅戎

        (雅礱江流域水電開發(fā)有限公司信息管理部,四川 成都 610021)

        雅礱江流域水電開發(fā)有限公司從建立之初就制定了流域水電“四階段”發(fā)展戰(zhàn)略,隨著下游梯級(jí)電站逐步投產(chǎn),將有更多的發(fā)電機(jī)組進(jìn)入商業(yè)運(yùn)營,急需通過信息化手段來輔助實(shí)現(xiàn)對(duì)流域設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化管理。2011年公司開始流域的信息系統(tǒng)建設(shè),實(shí)現(xiàn)了對(duì)流域電力生產(chǎn)的統(tǒng)一管理、集中控制、經(jīng)驗(yàn)共享、持續(xù)優(yōu)化的系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo),目前公司正在新的信息化規(guī)劃的指導(dǎo)下利用互聯(lián)網(wǎng)+等領(lǐng)域的新技術(shù)構(gòu)建流域設(shè)備管理云平臺(tái),組織流域各專業(yè)人才、設(shè)備廠商的專家、第三方的專家一起通過建立在云平臺(tái)上的狀態(tài)分析模型庫進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析和預(yù)測,更好地支撐流域科學(xué)開發(fā)高效運(yùn)營服務(wù)。

        設(shè)備管理;云平臺(tái);流域

        1 前言

        雅礱江流域水電開發(fā)有限公司立足雅礱江流域水能資源開發(fā),以“放眼世界、爭創(chuàng)一流”為目標(biāo),制定了“流域滾動(dòng),梯級(jí)開發(fā),整體運(yùn)營,綜合調(diào)度”的四階段發(fā)展戰(zhàn)略,明確了企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)和戰(zhàn)略達(dá)成路徑。

        目前,公司發(fā)展正處于戰(zhàn)略發(fā)展第二階段的關(guān)鍵時(shí)期,下游電站中:二灘電站、官地電站、錦屏一級(jí)電站、錦屏二級(jí)電站已投產(chǎn)發(fā)電,桐子林電站也將于2015年投產(chǎn)發(fā)電,中上游電站的前期準(zhǔn)備工作也已經(jīng)陸續(xù)開始,為此,現(xiàn)階段公司工作的重點(diǎn)由單一電站運(yùn)行向多電站群聯(lián)合調(diào)度轉(zhuǎn)變、由單一的電力生產(chǎn)向生產(chǎn)、工程并重轉(zhuǎn)變。

        隨著下游電站逐步投產(chǎn),更多的發(fā)電機(jī)組投入商業(yè)化運(yùn)營,設(shè)備精細(xì)化管理的要求也會(huì)越來越高;同時(shí)伴隨著西南片區(qū)大型水電站投運(yùn)越來越多,電力市場的競爭逐漸白熱化,為此,公司于2014年底提出了2015年為“流域設(shè)備管理年”,要求各個(gè)電廠不斷開創(chuàng)新的設(shè)備管理新模式,更好地為流域科學(xué)化發(fā)展提供有力的支撐。

        從2011年官地電站投運(yùn)以來,公司一共有20多臺(tái)大型水力發(fā)電機(jī)組投運(yùn),在短短4年時(shí)間裝機(jī)容量達(dá)到1470萬kW,而目前公司各電站設(shè)備管理的主力大多是2008、2009屆畢業(yè)的學(xué)生,大家面對(duì)的是新的機(jī)組及新的調(diào)控系統(tǒng),設(shè)備運(yùn)行管理經(jīng)驗(yàn)積累有限,急需要有一個(gè)信息化的管理平臺(tái),充分把流域各專業(yè)的技術(shù)人才的積極性調(diào)動(dòng)起來,為流域各電站的設(shè)備技術(shù)診斷服務(wù),從而提高設(shè)備的可靠性,為流域的科學(xué)發(fā)展打下基礎(chǔ)。

        建設(shè)流域設(shè)備管理云服務(wù)平臺(tái)的優(yōu)勢就是:通過建立設(shè)備云數(shù)據(jù)中心,把設(shè)備制造廠商的前期數(shù)據(jù)、電廠設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)接入到流域數(shù)據(jù)中心,在建立設(shè)備狀態(tài)分析模型時(shí),利用設(shè)備制造廠商的前期設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)作為模型的初始量輸入,能夠更好地優(yōu)化模型,更準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。同時(shí),設(shè)備廠商也可以通過數(shù)據(jù)中心采集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),驗(yàn)證設(shè)計(jì)的成果,優(yōu)化設(shè)計(jì)。

        2 平臺(tái)建設(shè)構(gòu)想

        2014年公司在總結(jié)信息化總體規(guī)劃第3版的基礎(chǔ)上開始了信息化總體規(guī)劃第4版建設(shè)工作,第4版規(guī)劃建設(shè)的基礎(chǔ)部分是流域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心建設(shè)項(xiàng)目,公司圍繞這一建設(shè)目標(biāo)前期做了大量的基礎(chǔ)性工作,2015年初,流域大數(shù)據(jù)中心建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)入實(shí)質(zhì)性的建設(shè)期,隨著數(shù)據(jù)中心建設(shè)的深入,構(gòu)建流域設(shè)備管理云平臺(tái)深化設(shè)備管理的思路越來越清晰,該平臺(tái)由兩個(gè)核心部分組成。

        2.1構(gòu)建流域全口徑數(shù)據(jù)中心

        建立公司統(tǒng)一的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心(數(shù)據(jù)倉庫),實(shí)現(xiàn)公司管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)、流域空間數(shù)據(jù)的收集、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ),同時(shí),作為企業(yè)主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)和數(shù)據(jù)資源歸集平臺(tái),為公司未來數(shù)據(jù)深化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)對(duì)公司結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、流域空間地理數(shù)據(jù)、工程三維模型數(shù)據(jù)等5類數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、整合以及共享。

        企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心模型應(yīng)該首先建立在全公司、全流域、各業(yè)務(wù)統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)上,并按照電站從設(shè)計(jì)、施工、采購、調(diào)試、運(yùn)行、維護(hù)的全生命周期信息互通為目標(biāo)構(gòu)建流域數(shù)據(jù)模型,從而能夠支撐未來公司從電站全生命周期業(yè)務(wù)視角進(jìn)行全流域統(tǒng)一管理。企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)是公司企業(yè)數(shù)據(jù)模型、流域數(shù)據(jù)模型、企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、企業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)體系,以及公司主數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)編碼體系。

        企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心演進(jìn)是以管理信息、空間信息、實(shí)時(shí)信息為主,采用流計(jì)算引擎平臺(tái),實(shí)現(xiàn)更深入的實(shí)時(shí)信息分析;采用HADOOP大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于大量歷史的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文檔、視頻等的管理、分析和利用,圍繞設(shè)計(jì)管理、檢修管理、應(yīng)急管理、施工管理開展文本分析和圖像識(shí)別,輔助設(shè)計(jì)、檢修技術(shù)、施工技術(shù)等關(guān)鍵知識(shí)和技術(shù)能力獲取,切實(shí)提升員工能力水平和公司水電核心能力。

        企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心的總體框架如圖1所示。

        圖1 企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心的總體框架

        數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)的核心功能如下:

        企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心應(yīng)該包含數(shù)據(jù)采集與獲取、數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、系統(tǒng)集成、主數(shù)據(jù)與編碼體系管理等功能。現(xiàn)有的系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍然存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中;對(duì)于大量的電廠實(shí)時(shí)的設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù),通過流計(jì)算引擎進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后存儲(chǔ)于HADOOP技術(shù)框架下建立的大數(shù)據(jù)平臺(tái);非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如:圖紙、視頻資料等經(jīng)過處理也存儲(chǔ)于大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。

        數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)主要分為運(yùn)營數(shù)據(jù)層或操作數(shù)據(jù)層(ODS層)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層和匯總數(shù)據(jù)層(企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫)、及應(yīng)用數(shù)據(jù)層(數(shù)據(jù)集市)3層,針對(duì)各個(gè)層級(jí)的功能需求描述如下:

        (1)ODS層:保留來源業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取出的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),即業(yè)務(wù)系統(tǒng)的鏡像數(shù)據(jù),并保留和源系統(tǒng)同樣的物理表結(jié)構(gòu),且保存周期不要求太長,其包含的是尚未轉(zhuǎn)換或經(jīng)過初步轉(zhuǎn)換后的原始數(shù)據(jù),可供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)或即席查詢,是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)來源。

        (2)數(shù)據(jù)倉庫:涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和匯總數(shù)據(jù)。其中,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層要求支持綜合分析系統(tǒng)所有主題域的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),支持主題域、實(shí)體和數(shù)據(jù)模型的擴(kuò)展,要求具備良好的開放性、可擴(kuò)展性、易操作性;匯總數(shù)據(jù)層將在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)上進(jìn)行不同粒度的輕量級(jí)匯總或者高度匯總,允許適度冗余。

        (3)數(shù)據(jù)集市:存放特定的、針對(duì)某個(gè)主題域、某個(gè)業(yè)務(wù)部門或者某些特殊用戶而進(jìn)行分類的專項(xiàng)數(shù)據(jù)集合,旨在快速響應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問和對(duì)報(bào)表進(jìn)行展示,同時(shí)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的匯總和優(yōu)化,作為OLAP和應(yīng)用服務(wù)的數(shù)據(jù)輸入。

        企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心以數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ),通過信息交互平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有的企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)和其他相關(guān)專業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換、清洗和存儲(chǔ),數(shù)據(jù)中心建設(shè)基于統(tǒng)一信息模型,同時(shí)將各種軟件技術(shù)、產(chǎn)品和標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行有機(jī)地結(jié)合,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)集成和應(yīng)用集成。對(duì)于設(shè)備管理部分采用目前生產(chǎn)管理系統(tǒng)中建立的KKS編碼體系為核心,建立全流域設(shè)備數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型,并對(duì)流域設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。

        2.2建立流域設(shè)備狀態(tài)分析與共享中心

        在已建好的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心云平臺(tái)之上,建立設(shè)備診斷分析中心,根據(jù)不同的分析場景采用不同的分析方法,利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對(duì)分析預(yù)測模型庫進(jìn)行整合,建立企業(yè)級(jí)的分析模型庫,調(diào)用數(shù)字中心的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析,同時(shí),建立流域設(shè)備故障診斷分析專家?guī)欤迷O(shè)備管理云平臺(tái)所預(yù)測分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分析判斷,幫助電廠掌握設(shè)備的健康狀況并優(yōu)化調(diào)度檢修計(jì)劃,其總體技術(shù)框架如圖2所示。

        圖2 基于云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)的流域綜合設(shè)備管理平臺(tái)總體框架

        核心內(nèi)容包括3部分:

        (1)預(yù)測分析功能

        基于已建成的企業(yè)流域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心,采用相關(guān)的預(yù)測模型建立流域數(shù)據(jù)模型庫,首先,根據(jù)不同的分析場景采用不同的數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行建模,并利用大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,使得最終的預(yù)測結(jié)果逐步逼近歷史實(shí)際趨勢,并把最終訓(xùn)練好的模型以模型文件的方式導(dǎo)入到模型運(yùn)行引擎中,供數(shù)據(jù)計(jì)算分析模塊調(diào)研。目前分析模型庫的建立還處于試驗(yàn)階段,還需要一定時(shí)間進(jìn)行模擬才能夠建立準(zhǔn)確的計(jì)算模型。

        流域設(shè)備狀態(tài)典型的分析模型介紹:

        K-means算法是聚類分析方法中最典型也最常用的一種算法模型,該算法在聚類前聚類類別的個(gè)數(shù)是給定的。K-means聚類算法是基于原型的,并且用質(zhì)心定義原型。給定的類別數(shù)為k,對(duì)樣本集合進(jìn)行聚類,聚類的最終結(jié)果一般由k個(gè)類的聚類中心來表達(dá),該算法采用的是迭代更新的方法,每一次的迭代都是為了使目標(biāo)函數(shù)值變小,而當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值取得最小值時(shí),算法結(jié)束,得到最終聚類結(jié)果。

        在進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析計(jì)算中,對(duì)于設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采用流計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算、大量的歷史數(shù)據(jù)采用離線計(jì)算的方式調(diào)用模型數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)分析模型進(jìn)行計(jì)算,并最終把計(jì)算的結(jié)果發(fā)布到數(shù)據(jù)分析服務(wù)器,進(jìn)行結(jié)果展示??蓪?shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測預(yù)警分析等。功能框圖如圖3所示。

        圖3預(yù)測分析功能框架圖

        圖4為設(shè)備狀態(tài)分析示例,該例為試驗(yàn)案例,采用大數(shù)據(jù)及流計(jì)算相關(guān)計(jì)算技術(shù),采用聚類K-means模型對(duì)電氣類設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測分析,主要進(jìn)行同類設(shè)備的家族缺陷分析和關(guān)聯(lián)分析,找出同類設(shè)備的固有故障,為同類電氣設(shè)備檢修計(jì)劃制定提供參考。

        圖4 預(yù)測分析示例

        (2)分析專家?guī)?/p>

        分析專家?guī)熘饕?類人組成:

        流域內(nèi)部專家:2015年為流域設(shè)備管理年,公司于年初根據(jù)不同的專業(yè)首先建立了專家?guī)?,該專家?guī)熘饕且劳辛饔颥F(xiàn)有檢修、運(yùn)行各專業(yè)人員組成,主要在流域各電站在重大缺陷出現(xiàn)后,通過設(shè)備管理云平臺(tái)遠(yuǎn)程提供設(shè)備狀態(tài)分析。

        主要設(shè)備制造廠商的技術(shù)專家:在有條件后,可以逐步與主要設(shè)備制造廠家的技術(shù)專家達(dá)成服務(wù)協(xié)議,利用這些廠商專家提供設(shè)備狀態(tài)分析指導(dǎo),同時(shí),可以利用制造廠商設(shè)計(jì)時(shí)使用的數(shù)學(xué)分析模型作為狀態(tài)分析的初始模型,有效地縮短模型的訓(xùn)練時(shí)間,提高預(yù)測分析精度。

        外部科研機(jī)構(gòu)的專家:可以與相關(guān)科研機(jī)構(gòu)達(dá)成共同研究的機(jī)制,邀請(qǐng)一些某一領(lǐng)域的專家利用我們建設(shè)的分析平臺(tái)進(jìn)行一些科研,共同推進(jìn)設(shè)備故障機(jī)理的研究,為提高分析預(yù)測的準(zhǔn)確性提供幫助。

        (3)預(yù)測結(jié)果應(yīng)用

        對(duì)內(nèi)的應(yīng)用:在流域各電站的建設(shè)期,可以利用設(shè)備管理平臺(tái)把制造廠商提供的規(guī)劃設(shè)計(jì)階段的設(shè)計(jì)成果納入到公司的管理范疇,逐步建立起公司的設(shè)備管理知識(shí)庫。同時(shí),在電力生產(chǎn)期通過設(shè)備管理云平臺(tái)建立起流域設(shè)備管理的共享平臺(tái),根據(jù)設(shè)備管理云平臺(tái)計(jì)算的預(yù)測分析結(jié)果,優(yōu)化設(shè)備檢修計(jì)劃、優(yōu)化電力生產(chǎn)調(diào)度,為實(shí)現(xiàn)公司利潤最大化提供基礎(chǔ)支撐。

        對(duì)外的應(yīng)用:由于水電企業(yè)的發(fā)電機(jī)設(shè)備是根據(jù)不同企業(yè)的水頭、庫容、運(yùn)行調(diào)節(jié)方式等不同因素進(jìn)行定制生產(chǎn)的,很多參數(shù)僅僅根據(jù)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬后進(jìn)行設(shè)計(jì)的,無法進(jìn)行實(shí)物的運(yùn)行試驗(yàn)對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行校驗(yàn),設(shè)備設(shè)計(jì)參數(shù)的持續(xù)優(yōu)化所需要的運(yùn)行參數(shù)很難得到,因此,通過建立流域設(shè)備管理云平臺(tái),可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備制造廠商對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析利用,為設(shè)備廠商優(yōu)化設(shè)備參數(shù)服務(wù)。

        3 挑戰(zhàn)

        3.1設(shè)備廠商參與的積極性

        目前大部分設(shè)備廠商的關(guān)注重點(diǎn)仍然是設(shè)備制造方面,還沒有很高的后續(xù)服務(wù)的積極性,也即,在設(shè)備交付完后還能為使用方提供什么樣的服務(wù)心中沒底,也沒有推動(dòng)的積極性。記得有一位前輩曾說過,水電設(shè)備的缺陷很多是從娘胎里帶出來的,后期既很難診斷,也很難優(yōu)化。其實(shí)從中可以看出,水電設(shè)備制造廠商和使用方的兩難的尷尬:使用方很難了解設(shè)備設(shè)計(jì)階段的各種模型參數(shù),也無法利用這些設(shè)計(jì)成果來進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析和預(yù)測;而設(shè)備廠商又缺乏后期的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)來驗(yàn)證前期設(shè)計(jì)成果的正確性,缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐來進(jìn)行設(shè)計(jì)的優(yōu)化工作。

        因此,本方案的最大的挑戰(zhàn)就在于設(shè)備制造廠商是否愿意提供后期的服務(wù),并與使用方一起來進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析、驗(yàn)證設(shè)計(jì)的成果、優(yōu)化后續(xù)的設(shè)計(jì)是十分關(guān)鍵的一環(huán)。如果能夠得到設(shè)備制造廠商的積極參與,這個(gè)平臺(tái)的商業(yè)價(jià)值才能夠充分得到體現(xiàn)。

        3.2數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化

        目前對(duì)于設(shè)備劣化趨勢分析的數(shù)學(xué)模型比較多,而且現(xiàn)在的數(shù)學(xué)模型中預(yù)測模型部分一般都會(huì)采用大量的前期數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練,而目前公司前期的歷史數(shù)據(jù)有限,很難訓(xùn)練出很符合實(shí)際趨勢的數(shù)學(xué)模型,因此,需要長周期地采集相關(guān)檢測實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),不斷訓(xùn)練在平臺(tái)上建立的各種模型庫,使得對(duì)設(shè)備趨勢的預(yù)測準(zhǔn)確度不斷提高,更好地為企業(yè)服務(wù)。

        4 總結(jié)

        信息化建設(shè)是一個(gè)持續(xù)改進(jìn)的過程,目前公司正在構(gòu)建基于云平臺(tái)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心,未來3~5年,雅礱江公司要著力實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心之上構(gòu)建各方參與的流域設(shè)備管理云平臺(tái),借助各方專家的智慧,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)信息分析的準(zhǔn)確、及時(shí)、完整和高效,有效的優(yōu)化流域電力生產(chǎn)調(diào)度、電力設(shè)備檢修,目前數(shù)據(jù)分析模型部分我們正在開展一些試點(diǎn)工作,希望通過這些摸索和研究工作,能夠找出一些類別設(shè)備的故障分析規(guī)律,逐步為實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修打下基礎(chǔ),以支撐公司順利完成雅礱江流域開發(fā)“四階段”戰(zhàn)略,助力公司打造國際一流獨(dú)立發(fā)電企業(yè)。

        TV736

        B

        1672-5387(2016)08-0023-04

        10.13599/j.cnki.11-5130.2016.08.007

        2016-06-29

        羅戎(1968-),男,工程師,研究方向:大型電力集團(tuán)信息化建設(shè)。

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