張?zhí)K,齊立忠,武宏波,榮經(jīng)國

(國網(wǎng)經(jīng)濟技術研究院有限公司,北京102209)

0 引 言

伴隨建筑信息模型(building infor mation modeling,BIM)技術日益成熟,電力領域、公路領域等眾多領域逐漸引入了BIM技術。BIM是一個從規(guī)劃、設計、施工到管理各階段統(tǒng)一協(xié)調的過程。BIM技術是電力建設信息化發(fā)展的重要方向,令電力系統(tǒng)發(fā)展更加數(shù)字化與智能化[1]。BIM數(shù)據(jù)存儲方法是BIM技術的重要組成,可實現(xiàn)BIM海量內存資源的高效利用。利用高效的數(shù)據(jù)存儲技術[2-4],檢索海量BIM多源數(shù)據(jù),實現(xiàn)BIM數(shù)據(jù)的可靠傳輸。BIM數(shù)據(jù)具有結構復雜、種類繁多、數(shù)據(jù)過于分散以及數(shù)據(jù)量大的特點[5-7]。研究具有高穩(wěn)定性的BIM數(shù)據(jù)存儲技術,便于BIM技術在電力領域更加良好的應用。

伴隨配電網(wǎng)的信息化發(fā)展,電力系統(tǒng)設備數(shù)量以及設備運行數(shù)據(jù)量直線上升,電網(wǎng)設備運維檢修的工作量急劇上升[8-10],提升了電力系統(tǒng)運維檢修工作人員的工作難度。BIM技術具有智能化、直觀可視化的特點,為電網(wǎng)設備運維檢修領域提供重要的理論支持[11],探討B(tài)IM技術在電力領域的應用性極為重要。電網(wǎng)設備運維檢修階段網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的存儲是至關重要的。一旦重要數(shù)據(jù)丟失或損壞,將對電網(wǎng)設備造成難以彌補的損失[12-13],造成設備運行過程中出現(xiàn)事故,令電力企業(yè)出現(xiàn)嚴重的人員傷亡以及經(jīng)濟損失。因此需要設計可靠的數(shù)據(jù)存儲方法,確保網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的安全。利用BIM技術提升電網(wǎng)設備的管理水平,是電力領域信息化管理的重要組成。

目前已有眾多研究學者針對電力領域的數(shù)據(jù)存儲方法進行研究。文獻[14]將分布式壓縮感知方法應用于電能質量數(shù)據(jù)存儲中,通過對配電網(wǎng)電能質量數(shù)據(jù)壓縮,提升配電網(wǎng)電能質量數(shù)據(jù)的存儲性能;文獻[15]對電力數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)參數(shù)調優(yōu)進行研究,調優(yōu)后的電力數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)提升了電力數(shù)據(jù)的存儲性能。文獻[16]在數(shù)據(jù)源中篩選提取高度重復性質的數(shù)據(jù),擦除冗余數(shù)據(jù),達到降低數(shù)量級壓縮數(shù)據(jù)源的目的,提高數(shù)據(jù)存儲性能;文獻[17]通過壓縮和保存結構化網(wǎng)格的方法,減小結構化網(wǎng)格文件的大小。當網(wǎng)格被解壓縮時,使用超限插值算法從壓縮數(shù)據(jù)中恢復所有網(wǎng)格頂點坐標,實現(xiàn)網(wǎng)格壓縮,便于存儲數(shù)據(jù)。

以上方法雖然可以實現(xiàn)電力系統(tǒng)中,電能質量數(shù)據(jù)以及電力數(shù)據(jù)的存儲,但是無法應用于具有較高動態(tài)性的電網(wǎng)設備運維檢修階段。電網(wǎng)設備運維檢修階段的BIM數(shù)據(jù)具有多源的特點,動態(tài)性較高,研究電網(wǎng)設備運維檢修BIM數(shù)據(jù)存儲時,需要充分考慮數(shù)據(jù)的動態(tài)性以及多源性。

在電網(wǎng)設備檢修時,智能電網(wǎng)設備運維檢修階段的多源BIM數(shù)據(jù),有助于輔助相關人員進行檢修決策,而大多數(shù)存儲方法無法應用于具有較高動態(tài)性的電網(wǎng)設備運維檢修階段,論文基于面向電網(wǎng)設備運維檢修階段的多源BIM數(shù)據(jù)存儲方法,將BIM技術應用于電網(wǎng)設備運維檢修階段,針對電網(wǎng)設備運維檢修階段包含的海量多源數(shù)據(jù),利用高效的多源BIM數(shù)據(jù)存儲方法,提升BIM多源數(shù)據(jù)的應用可靠性。

1 多源BIM數(shù)據(jù)存儲方法設計

1.1 電網(wǎng)設備運維檢修多源BIM數(shù)據(jù)整合

1.1.1 多源數(shù)據(jù)整合流程

電網(wǎng)設備運維檢修多源數(shù)據(jù)采集是構建電網(wǎng)設備BIM模型的數(shù)據(jù)基礎。電網(wǎng)設備運維檢修階段包含海量的多源異構數(shù)據(jù),海量多源異構數(shù)據(jù)的整合具有重要意義。利用MySQL數(shù)據(jù)庫以及SQL查詢語言,實現(xiàn)海量電網(wǎng)設備運維檢修階段多源異構數(shù)據(jù)的整合。MySQL數(shù)據(jù)庫是關系型數(shù)據(jù)庫,適用于多源異構數(shù)據(jù)的整合中,SQL查詢語言是針對MySQL數(shù)據(jù)庫設計的,應用于電網(wǎng)設備運維檢修多維數(shù)據(jù)信息交互的重要語言。由于電網(wǎng)設備運維檢修數(shù)據(jù)具有多源異構的特點,需要利用數(shù)據(jù)接口適配器,針對電力系統(tǒng)中各運維檢修相關系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)接口,利用接口將運維檢修數(shù)據(jù)傳送至數(shù)據(jù)抽取引擎中,數(shù)據(jù)抽取引擎利用ETL技術抽取所采集數(shù)據(jù),完成抽取后形成運維檢修的臨時數(shù)據(jù),傳送至數(shù)據(jù)轉換引擎,數(shù)據(jù)轉換引擎將眾多數(shù)據(jù)轉換為構建BIM模型所需的多源BIM數(shù)據(jù)。采集電網(wǎng)設備運維檢修多源數(shù)據(jù),對所采集的多源數(shù)據(jù)整合的結構圖如圖1所示。

構建電網(wǎng)設備運維檢修多源數(shù)據(jù)整合的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫時,需要依據(jù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫規(guī)定,對多源BIM數(shù)據(jù)中的不同類型數(shù)據(jù),依據(jù)存儲規(guī)則直接存儲數(shù)據(jù)。對于多源數(shù)據(jù)中的故障工單等非結構化數(shù)據(jù)[18],需要對原始數(shù)據(jù)進行解析,對解析后的數(shù)據(jù)進行抽取,重新存儲抽取后的數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的對比如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)類型對比

1.1.2 基于MySQL數(shù)據(jù)庫的多源數(shù)據(jù)關聯(lián)存儲

對多源BIM數(shù)據(jù)進行格式統(tǒng)一化處理后,需要依據(jù)實際需求,對應用于構建電網(wǎng)設備BIM模型中分散存儲的數(shù)據(jù),依據(jù)多源數(shù)據(jù)間關系[19],實現(xiàn)關聯(lián)存儲。關系型數(shù)據(jù)庫MySQL可以充分考慮多源BIM數(shù)據(jù)間的關聯(lián)關系。利用關系型數(shù)據(jù)庫MySQL組織電網(wǎng)設備運維檢修的多源數(shù)據(jù),將用戶所需的電網(wǎng)設備運維檢修數(shù)據(jù)利用事實表和維度表表示。事實表和維度表分別體現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫中,全部數(shù)據(jù)實體以及數(shù)據(jù)維度[20]。利用維度表存儲數(shù)據(jù)實體的關聯(lián)關系,構建完整的電網(wǎng)設備運維檢修信息記錄。MySQL數(shù)據(jù)庫的組織方式如表2所示。

表2 MySQL數(shù)據(jù)庫組織方式

通過以上過程統(tǒng)一電網(wǎng)運維檢修多源BIM數(shù)據(jù)格式,將電網(wǎng)設備運維檢修多源BIM數(shù)據(jù)整合至MySQL數(shù)據(jù)庫內,為電網(wǎng)運維檢修多源BIM數(shù)據(jù)存儲提供基礎。

1.2 構建多源BIM數(shù)據(jù)模型

利用電網(wǎng)設備運維檢修多源數(shù)據(jù)整合結果,構建面向運維檢修階段的電網(wǎng)設備BIM模型。電力系統(tǒng)設備管理的重點是信息管理,利用BIM技術構建電網(wǎng)設備運維檢修階段的電網(wǎng)設備BIM模型時,需要對MySQL數(shù)據(jù)庫中包含的電網(wǎng)設備信息進行分類、定義與賦值[21],滿足BIM技術構建電網(wǎng)設備運維檢修階段BIM模型的需求。

根據(jù)電網(wǎng)設備信息的分類、定義和賦值,對其制定合適的編碼,是電網(wǎng)設備BIM模型信息管理的重要前提。通過設備編碼便于量化提取電網(wǎng)設備運維檢修相關的標準信息[22]。對于不同的電網(wǎng)設備需要賦予不同編號,便于區(qū)分不同電網(wǎng)設備。

構建電網(wǎng)設備運維檢修BIM模型的電網(wǎng)設備編碼規(guī)則如圖2所示。

圖2 電網(wǎng)設備編碼規(guī)則

通過電網(wǎng)設備編碼規(guī)則,令所構建的面向運維檢修階段的電網(wǎng)設備BIM模型更加標準化,為多源BIM數(shù)據(jù)存儲提供良好的數(shù)據(jù)基礎。所構建的電網(wǎng)設備運檢維修的電網(wǎng)設備BIM模型中需要包含電網(wǎng)設備的完備信息[23],電網(wǎng)設備運檢維修時,通過BIM模型的設備標識信息中,包含的設備名稱、設備維修時間、設備檢修次數(shù)等信息,明確設備運維檢修狀況。

構建電網(wǎng)設備BIM模型是電網(wǎng)設備運維檢修階段的重要部分。對于沒有BIM模型的電網(wǎng)設備,應該構建電網(wǎng)設備BIM模型,在所構建電網(wǎng)設備BIM模型中,添加設備運維檢修的相關信息。電網(wǎng)設備已經(jīng)具備BIM模型時,需要檢查所構建BIM模型是否為三維模型,其中包含的信息是否可以體現(xiàn)設備運維檢修狀況,包含信息不足時,需要及時補充與完善。完成電網(wǎng)設備BIM模型構建后,需要將所構建電網(wǎng)設備BIM模型導出至MySQL數(shù)據(jù)庫中,存儲至數(shù)據(jù)庫內。存儲過程中按照表2的MySQL數(shù)據(jù)庫組織方式,導出電網(wǎng)設備BIM模型明細表,清晰的觀測各個設備的運行狀態(tài),告警時間、告警信息等內容。MySQL數(shù)據(jù)庫包含電網(wǎng)設備信息庫與待檢設備庫兩種,運維檢修人員可在不同的數(shù)據(jù)庫中分別更改相關BIM模型數(shù)據(jù)。運維檢修人員可以在需要時,通過數(shù)據(jù)庫查看電網(wǎng)設備運維檢修信息[24]。設備達到運維檢修需求時,將設備信息傳送至待檢信息庫中,通知現(xiàn)場操作人員對電網(wǎng)設備進行檢修。將電力設備BIM模型中的電網(wǎng)設備信息導入MySQL數(shù)據(jù)庫中,或者直接在MySQL數(shù)據(jù)庫中添加電網(wǎng)設備信息以及圖片,依據(jù)電網(wǎng)設備的不同編碼信息,完成BIM模型的搜索查詢功能,便于電網(wǎng)設備運維檢修人員快速查詢電網(wǎng)設備信息,修改電網(wǎng)設備狀態(tài)屬性等需求。BIM模型具有數(shù)據(jù)導出功能,利用數(shù)據(jù)導出功能,實現(xiàn)數(shù)據(jù)打印與導出等眾多功能。

1.3 云邊協(xié)同技術的多源BIM數(shù)據(jù)存儲方法設計

云邊協(xié)同技術是邊緣計算在云計算數(shù)據(jù)中心之外匯聚節(jié)點的延伸,由邊緣向云反饋信息,云向邊緣發(fā)布指令等,實現(xiàn)共存協(xié)同式的調度、命令、搜集、處理、計算、更新等工作。

云邊協(xié)同的面向電網(wǎng)運維檢修階段的多源BIM數(shù)據(jù)存儲結構圖如圖3所示。

圖3 云邊協(xié)同的多源BIM數(shù)據(jù)存儲

圖3中,云端負責處理和存儲非實時性、復雜度高、全局性的多源BIM數(shù)據(jù);邊緣端支持小型實時本地數(shù)據(jù)業(yè)務,在計算和存儲上不會產(chǎn)生較高的設備成本,經(jīng)濟性高。

在云邊協(xié)同中,遵循任務分配原則和數(shù)據(jù)處理原則,利用邊緣計算技術的邊緣節(jié)點采集所構建電網(wǎng)設備BIM模型的信息,獲取電網(wǎng)設備運維檢修的多源BIM數(shù)據(jù),并對其進行重構處理。重構處理過程中形成重構數(shù)據(jù)與稀疏字典原子,利用遠程云端,上傳至云端。同時云端將調整后的預測結果和調度安排下放至邊緣端中的各邊緣節(jié)點,邊緣節(jié)點相應調整自身調度計劃,并將最終的信息回傳至云端,完成云邊協(xié)同。

通過云端對電網(wǎng)設備運檢維修BIM數(shù)據(jù)進行壓縮存儲,同時構建完備稀疏字典。具體實現(xiàn)過程如下:

用n表示邊緣節(jié)點采集電網(wǎng)設備運維檢修BIM數(shù)據(jù)的長度,邊緣節(jié)點上傳電網(wǎng)設備運維檢修BIM數(shù)據(jù)的字典原子數(shù)量為δ,存在壓縮感知表達式如下:

(1)

式中S表示分布式壓縮感知運算;Ym×s與Xn×s分別表示邊緣節(jié)點的采集值以及原始多源BIM數(shù)據(jù);Bτ×n表示邊緣節(jié)點采集的電網(wǎng)設備運維檢修數(shù)據(jù)上傳至云端的字典原子;δ與m分別表示上傳云端字典原子數(shù)量以及測量矩陣長度;γm×n表示稀疏矩陣;Φn×n表示多源BIM數(shù)據(jù)的測量矩陣。

云端整合各邊緣節(jié)點上傳的字典原子,構建完備的字典Bk×n,k表示完備字典的總原子數(shù)量。多源BIM數(shù)據(jù)存儲需要調取電網(wǎng)設備的運維檢修數(shù)據(jù)時,需要確定電網(wǎng)設備邊緣節(jié)點對應的稀疏表示系數(shù)φn×s,φn×s表達式如下:

φn×s=O(Ym×s,Bk×n,γm×n)

(2)

式中O同步正交匹配追蹤運算。

(3)

通過建立多源BIM數(shù)據(jù)存儲云端的完備字典,各邊緣節(jié)點僅通過電網(wǎng)設備BIM模型運維檢修數(shù)據(jù)的上傳,實現(xiàn)多源BIM數(shù)據(jù)的壓縮存儲。

構建面向電網(wǎng)運維檢修階段的多源BIM數(shù)據(jù)存儲的完備字典過程如下:

1)計算采集多源BIM數(shù)據(jù)的邊緣節(jié)點上傳的字典原子bi與云端初始稀疏字典Bk×n中原子的相關度ri,k表達式如下:

(4)

當ri,k值低于所設置固定閾值時,表明云端中的字典Bk×n與邊緣節(jié)點上傳至云端的字典原子bi具有較低的相關性,此時在云端的稀疏字典中加入該字典原子;

(5)

通過式(5)對所構建的稀疏字典進行正則化處理,降低邊緣節(jié)點上傳的各字典原子間的相關性;

3)歸一化處理構建的完備字典,更新邊緣節(jié)點上傳的字典原子表達式如下:

(6)

4)將分布式壓縮感知算法與完備稀疏字典結合,從邊緣節(jié)點上傳的多源BIM數(shù)據(jù)中,恢復原始數(shù)據(jù),獲取各邊緣節(jié)點對應的稀疏系數(shù)φj。將邊緣節(jié)點采集的電網(wǎng)設備多源BIM數(shù)據(jù)存儲至云端數(shù)據(jù)庫中,實現(xiàn)多源BIM數(shù)據(jù)的壓縮存儲,為電網(wǎng)設備運維檢修實際應用提供數(shù)據(jù),供電網(wǎng)設備運行檢修時的BIM數(shù)據(jù)讀取。

2 實例分析

為了驗證所研究基于面向電網(wǎng)設備運維檢修階段的多源BIM數(shù)據(jù)存儲方法,對多源BIM數(shù)據(jù)的存儲性能,選取某電力企業(yè)的IEEE 33配電網(wǎng)[25]作為研究對象。選取具有多軟件交互性和建模靈活性高的軟件作為構建電網(wǎng)設備BIM模型的BIM軟件,構建應用于配網(wǎng)設備運維檢修的變壓器、發(fā)電機等35個電網(wǎng)設備的BIM模型,如圖4所示。

圖4 BIM模型

統(tǒng)計采用本文方法利用BIM軟件打開電網(wǎng)設備模型的讀取時間,統(tǒng)計結果如圖5所示。其中,電網(wǎng)設備模型中包含繼電保護告警數(shù)據(jù)、保護裝置故障測距數(shù)據(jù)、故障錄波裝置測距信息等,共計12 GB?？紤]到不同類型的數(shù)據(jù)大小、格式及維度不同,為了保證讀取時間計量的準確性,對電網(wǎng)設備模型數(shù)據(jù)進行壓縮感知重構,促使不同類型的數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一。同時,將重構后的數(shù)據(jù)按維度分為3、5、7三種,分析本文方法打開重構后電網(wǎng)設備模型數(shù)據(jù)的讀取時間。

圖5 電網(wǎng)設備BIM模型讀取時間

通過圖5仿真結果可以看出,采用本文方法讀取電網(wǎng)設備BIM模型,伴隨電網(wǎng)設備BIM模型數(shù)據(jù)量的增加,讀取時間有所降低。不同電網(wǎng)設備BIM模型數(shù)據(jù)量時,本文方法均可以保證低于400 MB/ms的讀取時間。圖5仿真結果驗證本文方法可以有效降低電網(wǎng)設備BIM模型的讀取時間。

多源BIM數(shù)據(jù)維數(shù)較大,使用本文方法對其進行壓縮時,需要消耗極大內存,數(shù)據(jù)維度越大,壓縮復雜程度也越高。本文模型在不同多源BIM數(shù)據(jù)集維數(shù)下計算機內存占用率與CPU占用率情況見表3。

由表3可知,隨著多源BIM數(shù)據(jù)維數(shù)的增加,計算機的內存占用率和CPU占用率隨著增大,當多源BIM數(shù)據(jù)維數(shù)增加至20 000維時,計算機的保護系統(tǒng)自動報錯并停止壓縮,此時CPU占用率與內存占用率均超過95%,計算機無法再繼續(xù)工作。

本文方法對多源BIM數(shù)據(jù)進行壓縮重構,選取分布式壓縮感知算法作為數(shù)據(jù)壓縮存儲的算法。以一次多源BIM數(shù)據(jù)采集為例,所采集原始多源BIM數(shù)據(jù)的大小為354.25×106kbit,采用本文方法結合云計算技術與邊緣計算技術,壓縮感知算法的稀疏字典原子大小為50.845 kbit。BIM模型單次存儲深度為20 000個采樣點,即2 Mpts。采用本文方法對多源BIM數(shù)據(jù)進行壓縮采集與存儲的時間為854 ms。采用壓縮感知方法對多源BIM數(shù)據(jù)進行壓縮存儲時,所采用稀疏字典原子構建完備字典,利用所構建的完備字典,云端即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮存儲。面向電網(wǎng)運維檢修的配網(wǎng)設備多源BIM數(shù)據(jù)中,某變壓器電流數(shù)據(jù)與電壓數(shù)據(jù)在壓縮存儲過程中的重構結果如圖6所示。

圖6 多源BIM數(shù)據(jù)重構結果

通過圖6仿真結果可以看出,重構前電壓變化范圍為-45 V～45 V,電流為-2 A～2 A,且電壓和電流的波形具有規(guī)律性,波動范圍較穩(wěn)定。采用文獻[14]方法和文獻[15]方法重構后配網(wǎng)設備主變壓器電壓、電流波動過程中出現(xiàn)了突變,與重構前信號變化結果有較大差距,且波形變化趨勢出現(xiàn)了一定的不同。采用本文方法重構后配網(wǎng)設備主變壓器電壓波動范圍為-48 V～44 V,電流為-2.2 A～1.8 A,與重構前信號變化結果有較小差距,但波形變化趨勢一致和范圍基本保持不變,產(chǎn)生一定量誤差的原因可能是主變壓器運行過程中的外部干擾導致,但是整體來看,本文方法重構后的主變壓器電壓電流誤差較小,還原度較高誤差較小,對最終的數(shù)據(jù)存儲影響較小。說明采用本文方法重構后多源數(shù)據(jù)發(fā)生的改變較小,可以實現(xiàn)多源BIM數(shù)據(jù)的良好重構。通過重構前后主變壓器電壓和電流的對比結果,本文方法可以利用高效的多源BIM數(shù)據(jù)重構結果,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲,避免數(shù)據(jù)存儲過程中存在數(shù)據(jù)丟失等情況。

為了進一步測試本文方法對多源BIM數(shù)據(jù)的存儲性能,根據(jù)式(5)歸一化處理結果構建的多源BIM數(shù)據(jù)的完備字典,結合式(6)更新邊緣節(jié)點上傳的字典原子(即電網(wǎng)設備位置序列、故障工單序列等數(shù)據(jù)),將其上傳至云端服務器。對比多源BIM數(shù)據(jù)上傳內容與讀取內容,對比結果如表4所示。

表4 多源BIM數(shù)據(jù)存儲性能測試

通過表4仿真結果可以看出,電網(wǎng)設備序號為5時,上傳的設備位置序列為528165,故障工單序列為1584416,采用本文方法讀取時,讀取的設備位置序列為528165,故障工單序列為1584416,與上傳數(shù)據(jù)一致;電網(wǎng)設備序號為28時,上傳的設備位置序列為564854,故障工單序列為3815611,采用本文方法讀取時,讀取的設備位置序列為564854,故障工單序列為3815611,與上傳數(shù)據(jù)一致。因此根據(jù)表3可知,采用本文方法存儲面向電網(wǎng)設備運維檢修的多源BIM數(shù)據(jù),上傳內容與讀取內容均一致,驗證了本文方法可以實現(xiàn)多源BIM數(shù)據(jù)的完整存儲。

綜上所述,本文方法可以提升BIM模型的讀取效率的同時,還可以實現(xiàn)多源BIM數(shù)據(jù)的完整存儲,為電網(wǎng)設備運維檢修應用提供了良好的數(shù)據(jù)基礎。通過高效的運維檢修管理效率,提升配電網(wǎng)運行可靠性。

3 結束語

本文針對智能電網(wǎng)設備運維檢修階段的多源BIM數(shù)據(jù),結合云計算方法與邊緣計算方法,提出了一種多源BIM數(shù)據(jù)存儲方法。測試結果表明,本文方法多源BIM數(shù)據(jù)讀取時間低于400 ms;重構后配網(wǎng)設備主變壓器電壓波動范圍為-48 V～44 V,電流為-2.2 A～1.8 A,波形變化趨勢一致和范圍基本一致;讀取設備數(shù)據(jù)與上傳數(shù)據(jù)一致。該方法應用于智能電網(wǎng)設備運維檢修階段后,利用邊緣節(jié)點采集多源BIM數(shù)據(jù)信息,并通過壓縮、重構多源BIM數(shù)據(jù)后上傳至云端服務器,在MySQL數(shù)據(jù)庫完成存儲。相關工作人員可以從MySQL數(shù)據(jù)庫中調取整合后的運維檢修多源數(shù)據(jù),為電網(wǎng)設備運維檢修提供數(shù)據(jù)參考。該方法應用后,有利于實現(xiàn)電網(wǎng)設備運維檢修階段的高效管理,為電網(wǎng)設備運維檢修階段的信息共享提供有力的數(shù)據(jù)支撐。