專利名稱：電力系統(tǒng)各級負(fù)荷預(yù)測指標(biāo)的均衡匹配方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)各級負(fù)荷預(yù)測指標(biāo)的均衡匹配方法。
背景技術(shù)：
電力市場預(yù)測是電力公司適應(yīng)市場經(jīng)濟要求，保證公司投資回報和提高經(jīng)營效益 的基礎(chǔ)工作，是電網(wǎng)運行、規(guī)劃、計劃、營銷、乃至財務(wù)預(yù)算的基礎(chǔ)。從規(guī)劃的角度來講，如 果負(fù)荷預(yù)測結(jié)果偏低，將會導(dǎo)致系統(tǒng)的規(guī)劃裝機容量、輸電規(guī)劃等不足，無法滿足社會的用 電需求；而如果負(fù)荷預(yù)測結(jié)果偏高，則會導(dǎo)致一些發(fā)電、輸電設(shè)備投入系統(tǒng)后的運行效率不 高，從而引起投資的浪費。因此，電力需求預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確與否，不僅影響到電網(wǎng)安全可靠供 電，而且影響到電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營決策及經(jīng)營效益。目前國內(nèi)外對負(fù)荷預(yù)測的研究都非常重視，但是主要關(guān)注于預(yù)測算法的研究，例 如一些新興的算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)等智能算法的研究，卻往往忽略了在實際應(yīng) 用過程中，各類負(fù)荷預(yù)測結(jié)果均衡匹配的研究。所謂負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的均衡匹配是指實際應(yīng) 用的各類負(fù)荷預(yù)測結(jié)果應(yīng)滿足客觀自然規(guī)律。它的原理如下由于負(fù)荷的分類方式不同，負(fù)荷預(yù)測的分類方式也隨之不同，可按照時間維度劃 分成年度預(yù)測和月度預(yù)測；可按照結(jié)構(gòu)劃分成總量預(yù)測和分類預(yù)測；可按照級別劃分成上 級電網(wǎng)預(yù)測和下級電網(wǎng)預(yù)測。在各類負(fù)荷預(yù)測過程中，其過程相對獨立，采用的負(fù)荷預(yù)測方 法、手段各異，均根據(jù)不同類型的負(fù)荷采用與之相適應(yīng)的方法。其預(yù)測的獨立性，帶來的問 題就是各類負(fù)荷預(yù)測結(jié)果之間，缺乏自然規(guī)律的聯(lián)系，例如預(yù)測結(jié)果往往不能滿足如下邏 輯關(guān)系年度預(yù)測為全年12個月月度預(yù)測結(jié)果之和、總量預(yù)測為各分類預(yù)測之和及上級電 網(wǎng)預(yù)測為各下級電網(wǎng)預(yù)測之和。這類不匹配的預(yù)測結(jié)果將給規(guī)劃方案的制定帶來一定的盲 目性和不準(zhǔn)確性，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果可信度差，進而影響到電網(wǎng)規(guī)劃結(jié)果的實用性和可行性等。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種電力系統(tǒng)各級負(fù)荷預(yù)測指標(biāo)的均衡匹配 方法。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案本發(fā)明的步驟如下(1)對負(fù)荷進行負(fù)荷特性分析a.對于協(xié)調(diào)上級電網(wǎng)與下級電網(wǎng)預(yù)測結(jié)果，所述負(fù)荷特性分析包括分析不同地 區(qū)、不同行業(yè)的負(fù)荷特性、用電負(fù)荷自然增長率，以及分析經(jīng)濟增長率和氣候影響因素；b.對于協(xié)調(diào)年度預(yù)測與月度預(yù)測結(jié)果，所述負(fù)荷特征分析包括分析全網(wǎng)年負(fù)荷特 性和月負(fù)荷特性，以及分析經(jīng)濟增長率和氣候影響因素；C.對于協(xié)調(diào)總量負(fù)荷與分量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，所述負(fù)荷特性分析包括分析全網(wǎng)年負(fù) 荷特性及分產(chǎn)業(yè)年負(fù)荷特性，以及分析經(jīng)濟增長率和氣候影響因素；(2)根據(jù)上述負(fù)荷特性分析結(jié)果，選擇一種以上的下述預(yù)測方法進行一次預(yù)測
線性模型法、動平均法、指數(shù)平滑法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法、灰色預(yù)測模型法；(3) 一次預(yù)測結(jié)束后，比對各級負(fù)荷之間是否滿足客觀自然規(guī)律，如滿足，則無需 進行調(diào)整，如不滿足，則需進入下述第(4)步，對預(yù)測結(jié)果進行二次修正；所述滿足客觀自然規(guī)律是指年度預(yù)測為全年12個月月度預(yù)測結(jié)果之和、總量預(yù) 測為各分類預(yù)測之和及上級電網(wǎng)預(yù)測為各下級電網(wǎng)預(yù)測之和；(4)在所述二次修正過程中，根據(jù)不同需要，可提供兩種均衡方式，一種均衡方式 為從上到下的均衡方式，另一種均衡方式為從下到上的均衡方式；當(dāng)選擇從上到下的均衡 方式時，將進入下述第(5)步，當(dāng)選擇從下到上的均衡方式時，將進入下述第(6)步；(5)所述從上到下的均衡方式包含三種途徑，第一種途徑為僅考慮歷史的負(fù)荷構(gòu) 成情況進行均衡；第二種途徑為僅考慮預(yù)測結(jié)果的負(fù)荷構(gòu)成情況進行均衡；第三種途徑為 同時考慮歷史負(fù)荷構(gòu)成與預(yù)測結(jié)果，以加權(quán)分布因子方式對預(yù)測數(shù)據(jù)進行微調(diào)，直至滿足 要求為止；(6)所述從下到上的均衡方式為以分量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果為準(zhǔn)，向上累加匯總構(gòu)成總 量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果；(7)得到預(yù)測均衡結(jié)果后，分別保存調(diào)整前和調(diào)整后的負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)，以便查詢與 驗證。本發(fā)明的有益效果是由于本方法充分借鑒了各級負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律性，根據(jù)當(dāng) 地負(fù)荷構(gòu)成特性，建立了多種備選方案對各級負(fù)荷預(yù)測值進行均衡、調(diào)整、修正，使之滿足 客觀自然規(guī)律，各級指標(biāo)之間匹配關(guān)系明確，更能有效的應(yīng)用于實際，為電網(wǎng)規(guī)劃人員制定 規(guī)劃方案提供更實用的參考依據(jù)。


圖1為本發(fā)明的流程圖。
具體實施例方式實施例1 (協(xié)調(diào)上級電網(wǎng)與下級電網(wǎng)預(yù)測結(jié)果)具體步驟如下1、分析不同地區(qū)、不同行業(yè)的負(fù)荷特性、用電負(fù)荷自然增長率等指標(biāo)，分析經(jīng)濟增 長率和氣候等影響因素。例如衡水地區(qū)農(nóng)業(yè)排灌負(fù)荷所占比例相對較大，電量增長受氣候 影響較其他地區(qū)大，衡水的電量預(yù)測應(yīng)結(jié)合氣候變化因素，負(fù)荷預(yù)測結(jié)果應(yīng)符合這一規(guī)律。2、選擇一種或多種預(yù)測方法預(yù)測用電量，例如選擇1997-2009歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 選取線性模型、指數(shù)模型1和指數(shù)模型2預(yù)測法(即指數(shù)平滑法)綜合得到2010年河北南 網(wǎng)統(tǒng)調(diào)口徑預(yù)測結(jié)果1339億kWh。根據(jù)各下級電網(wǎng)綜合用電量預(yù)測結(jié)果，得到2010年河北 南網(wǎng)統(tǒng)調(diào)口徑預(yù)測結(jié)果1466億kWh。3、由于上級電網(wǎng)預(yù)測結(jié)果與下級電網(wǎng)預(yù)測結(jié)果之和不相等，所以跳至下述第4
止
少ο4、選擇由上到下的均衡方式或由下至上的均衡方式進行均衡(1)采用由上到下的均衡方式進行均衡，對各下級電網(wǎng)的預(yù)測結(jié)果重新修正。可采用如下三種途徑
a.參考?xì)v史負(fù)荷構(gòu)成情況進行均衡各下級電網(wǎng)歷史電量結(jié)構(gòu)值為石家莊27. 5%、保定16.4%、衡水6.2%、滄州
11.7%、邢臺 13. 1%、邯鄲 25. 1%。根據(jù)歷史電量結(jié)構(gòu)值將河北南網(wǎng)總量1339億kWh在各下級電網(wǎng)間分配，得到石家 莊368億kWh、保定220億kWh、衡水83億kWh、滄州157億kWh、邢臺176億kWh、邯鄲338 億 kWh。b.參考預(yù)測結(jié)果進行均衡各下級電網(wǎng)分別預(yù)測的電量結(jié)構(gòu)值為石家莊27. 5%、保定15. 1%、衡水6. 2%、 滄州12. 3%、邢臺12. 4%、邯鄲26. 5%。根據(jù)該預(yù)測結(jié)果結(jié)構(gòu)將河北南網(wǎng)總量1339億kWh在各下級電網(wǎng)間分配，得到石家 莊368億kWh、保定202億kWh、衡水83億kWh、滄州165億kWh、邢臺166億kWh、邯鄲355 億 kWh。c.同時考慮歷史負(fù)荷構(gòu)成與預(yù)測結(jié)果，根據(jù)兩種分布因子進行分配的結(jié)果進行加 權(quán)平均根據(jù)加權(quán)平均后的電量結(jié)構(gòu)石家莊27.5%、保定15.8%、衡水6.2%、滄州
12.0%、邢臺12. 8%、邯鄲25.8%,將河北南網(wǎng)總量1339億kffh在各下級電網(wǎng)間分配，得到 2010年各下級電網(wǎng)統(tǒng)調(diào)口徑用電量預(yù)測結(jié)果，石家莊368億kWh、保定211億kWh、衡水83 億kWh、滄州161億kWh、邢臺171億kWh、邯鄲346億kWh。(2)當(dāng)各下級電網(wǎng)預(yù)測準(zhǔn)確時，采用由下到上的均衡方式進行均衡，對上級電網(wǎng)的 預(yù)測結(jié)果重新修正。將全省的預(yù)測結(jié)果1339億kWh調(diào)整至1466億kWh，各下級電網(wǎng)預(yù)測結(jié)果不變，得 到石家莊403億kWh、保定221億kWh、衡水91億kWh、滄州180億kWh、邢臺182億kWh、邯 鄲 388 億 kWh。5、調(diào)整前和調(diào)整后的預(yù)測結(jié)果分別進行保存。實施例2 (協(xié)調(diào)年度預(yù)測與月度預(yù)測結(jié)果)具體步驟如下1、分析全網(wǎng)年負(fù)荷特性及月負(fù)荷特性，如年最大負(fù)荷、年平均負(fù)荷、年負(fù)荷率、年 最大峰谷差及月最大負(fù)荷、月平均負(fù)荷、月負(fù)荷率、月最大峰谷差等指標(biāo)，分析經(jīng)濟增長率 和氣候等影響因素。例如由河北南網(wǎng)的年度負(fù)荷曲線可以分析，年最大負(fù)荷通常發(fā)生在空 調(diào)降溫負(fù)荷與農(nóng)業(yè)排灌負(fù)荷疊加的6、7月份，當(dāng)月電量相應(yīng)較大，負(fù)荷預(yù)測結(jié)果應(yīng)符合這
一規(guī)律。2、選擇一種或多種預(yù)測方法預(yù)測用電量，例如選擇1997-2009歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 選取線性模型、指數(shù)模型1和指數(shù)模型2預(yù)測法綜合得到2010年統(tǒng)調(diào)口徑預(yù)測結(jié)果1339億 kWh。根據(jù)各月度用電量預(yù)測結(jié)果，得到2010年河北南網(wǎng)統(tǒng)調(diào)口徑預(yù)測結(jié)果1325億kWh。3、由于電網(wǎng)年度電量預(yù)測結(jié)果與電網(wǎng)月度電量預(yù)測結(jié)果之和不相等，跳至下述第 4步。4、選擇由上到下的均衡方式或由下至上的均衡方式進行均衡。(1)采用由上到下的均衡方式進行均衡，對電網(wǎng)的預(yù)測預(yù)測結(jié)果重新修正?？刹捎萌缦氯N途徑
a.參考?xì)v史電量結(jié)構(gòu)進行均衡分月歷史的電量結(jié)構(gòu)值為一月8.9%、二月7. 1%、三月8. 1%、四月7.7%、五月 8.5%、六月8.8%、七月9.2%、八月8.9%、九月7.9%、十月7. 7%、i^一月8.2%、十二月 9. 0%。根據(jù)歷史電量結(jié)構(gòu)將河北南網(wǎng)總量1339億kWh在各下級電網(wǎng)間分配，得到一月 119億kWh、二月95億kWh、三月108億kWh、四月103億kWh、五月114億kWh、六月118億 kWh、七月123億kWh、八月119億kWh、九月106億kWh、十月103億kWh、^^一月110億kWh、 十二月121億kWh。b.參考預(yù)測結(jié)果進行均衡分月預(yù)測的電量結(jié)構(gòu)為一月9. 1%、二月6.7%、三月8.2%、四月7.6%、五月 8.3%、六月8.9%、七月9.2%、八月8.8%、九月7.9%、十月7. 8%、i^一月8.3%、十二月 9. 1%。根據(jù)該預(yù)測結(jié)果結(jié)構(gòu)將河北南網(wǎng)總量1339億kWh在各月間分配，得到一月122億 kWh、二月90億kWh、三月109億kWh、四月102億kWh、五月111億kWh、六月119億kWh、七 月123億kWh、八月118億kWh、九月106億kWh、十月105億kWh、^^一月111億kWh、十二月 121 億 kffhoc.同時考慮歷史負(fù)荷構(gòu)成與預(yù)測結(jié)果，根據(jù)兩種分布因子進行分配的結(jié)果進行加 權(quán)平均根據(jù)兩種分布因子進行分配的結(jié)果進行加權(quán)平均，加權(quán)平均后電量結(jié)構(gòu)為一 月9.0%、二月6.9%、三月8.2%、四月7. 79%、五月8.4%、六月8.9%、七月9.2%、八月 8.9%、九月7.9%、十月7.8%、i^一月8.3%、十二月9. 1 %，得到2010年各月用電量預(yù)測 結(jié)果，一月121億kWh、二月93億kWh、三月109億kWh、四月103億kWh、五月112億kWh、六 月119億kWh、七月123億kWh、八月119億kWh、九月106億kWh、十月104億kWh、^^一月 110 億 kWh、十二月 121 億 kWh。(2)當(dāng)月度電量預(yù)測準(zhǔn)確時，采用由下到上的均衡方式進行均衡，對電網(wǎng)年度電量 的預(yù)測結(jié)果重新修正。將年度電量的預(yù)測結(jié)果1339億kWh調(diào)整至1325億kWh，電網(wǎng)月度電量預(yù)測結(jié)果不 變，得到一月121億kWh、二月89億kWh、三月108億kWh、四月101億kWh、五月110億kWh、 六月118億kWh、七月122億kWh、八月117億kWh、九月105億kWh、十月104億kWh、^^一月 110 億 kWh、十二月 120 億 kWh。5、調(diào)整前和調(diào)整后的預(yù)測結(jié)果分別進行保存。實施例3 (協(xié)調(diào)總量負(fù)荷與分量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果)具體步驟如下1、分析全網(wǎng)年負(fù)荷特性及分產(chǎn)業(yè)年負(fù)荷特性，如年最大負(fù)荷、年平均負(fù)荷、年負(fù)荷 率、年最大峰谷差等指標(biāo)，分析經(jīng)濟增長率和氣候等影響因素。例如第一產(chǎn)業(yè)受氣候影響 大，第二、第三產(chǎn)業(yè)則受經(jīng)濟增長率影響大，負(fù)荷預(yù)測結(jié)果應(yīng)符合這一規(guī)律。2、選擇一種或多種預(yù)測方法預(yù)測用電量，例如選擇1997-2009歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 選取線性模型、指數(shù)模型1和指數(shù)模型2預(yù)測法(或者選取動平衡法或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 法或灰色預(yù)測模型法)綜合得到2010年統(tǒng)調(diào)口徑預(yù)測結(jié)果1339億kWh。根據(jù)各產(chǎn)業(yè)綜合用電量預(yù)測結(jié)果，得到2010年河北南網(wǎng)統(tǒng)調(diào)口徑預(yù)測結(jié)果1329億kWh。3、由于總電量預(yù)測結(jié)果與分產(chǎn)業(yè)電量預(yù)測結(jié)果之和相等，跳至第5步，否則跳至 下述第4步。4、選擇由上到下的均衡方式或由下至上的均衡方式進行均衡。(1)采用由上到下的均衡方式進行均衡，對電網(wǎng)的預(yù)測預(yù)測結(jié)果重新修正。可采用如下三種途徑a.參考?xì)v史電量結(jié)構(gòu)進行均衡分產(chǎn)業(yè)歷史的電量結(jié)構(gòu)值為一產(chǎn)11.0%、二產(chǎn)70.0%、三產(chǎn)5.5%、居民生活 13. 5%。根據(jù)該預(yù)測結(jié)果結(jié)構(gòu)將南網(wǎng)總量1339億kWh在各部門間分配，得到一產(chǎn)147億 kWh、二產(chǎn)937億kWh、三產(chǎn)74億kWh、居民生活181億kWh。b.參考預(yù)測結(jié)果進行均衡各產(chǎn)業(yè)預(yù)測的電量結(jié)構(gòu)為一產(chǎn)11.4%、二產(chǎn)68.8%、三產(chǎn)5.9%、居民生活 13. 9%。根據(jù)該預(yù)測結(jié)果結(jié)構(gòu)將河北南網(wǎng)總量1339億kWh在各部門間分配，得到一產(chǎn)152 億kWh、二產(chǎn)921億kWh、三產(chǎn)80億kWh、居民生活186億kWh。c.同時考慮歷史負(fù)荷構(gòu)成與預(yù)測結(jié)果，加權(quán)平均后電量結(jié)構(gòu)為一產(chǎn)11.2%、二 產(chǎn)69. 4%、三產(chǎn)5. 7%、居民生活13. 7%，根據(jù)兩種分布因子進行分配的結(jié)果進行加權(quán)平 均。根據(jù)兩種分布因子進行分配的結(jié)果進行加權(quán)平均，得到2010年各月用電量預(yù)測 結(jié)果，一產(chǎn)150億kWh、二產(chǎn)929億kWh、三產(chǎn)77億kWh、居民生活184億kWh。(2)當(dāng)分產(chǎn)業(yè)電量預(yù)測準(zhǔn)確時，采用由下到上的均衡方式進行均衡，對電網(wǎng)總電量 的預(yù)測結(jié)果重新修正。將總電量的預(yù)測結(jié)果1339億kWh調(diào)整至1329億kWh，分產(chǎn)業(yè)電量預(yù)測結(jié)果不變， 得到第一產(chǎn)業(yè)151億kWh、第二產(chǎn)業(yè)914億kWh、第三產(chǎn)業(yè)79億kWh、居民生活用電量185億
kffho5、調(diào)整前和調(diào)整后的預(yù)測結(jié)果分別進行保存。本發(fā)明只需在傳統(tǒng)任意負(fù)荷預(yù)測軟件中，采集由預(yù)測軟件得到的對應(yīng)的各級負(fù)荷 預(yù)測結(jié)果，按照前述步驟，提供多種備選方案，用戶可根據(jù)自身特性和需要，選擇合適的方 案進行演算， 現(xiàn)各級負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的均衡匹配。
權(quán)利要求
一種電力系統(tǒng)各級負(fù)荷預(yù)測指標(biāo)的均衡匹配方法，其特征在于其步驟如下(1)對負(fù)荷進行負(fù)荷特性分析a.對于協(xié)調(diào)上級電網(wǎng)與下級電網(wǎng)預(yù)測結(jié)果，所述負(fù)荷特性分析包括分析不同地區(qū)、不同行業(yè)的負(fù)荷特性、用電負(fù)荷自然增長率，以及分析經(jīng)濟增長率和氣候影響因素；b.對于協(xié)調(diào)年度預(yù)測與月度預(yù)測結(jié)果，所述負(fù)荷特征分析包括分析全網(wǎng)年負(fù)荷特性和月負(fù)荷特性，以及分析經(jīng)濟增長率和氣候影響因素；c.對于協(xié)調(diào)總量負(fù)荷與分量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，所述負(fù)荷特性分析包括分析全網(wǎng)年負(fù)荷特性及分產(chǎn)業(yè)年負(fù)荷特性，以及分析經(jīng)濟增長率和氣候影響因素；(2)根據(jù)上述負(fù)荷特性分析結(jié)果，選擇一種以上的下述預(yù)測方法進行一次預(yù)測線性模型法、動平均法、指數(shù)平滑法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法、灰色預(yù)測模型法；(3)一次預(yù)測結(jié)束后，比對各級負(fù)荷之間是否滿足客觀自然規(guī)律，如滿足，則無需進行調(diào)整，如不滿足，則需進入下述第(4)步，對預(yù)測結(jié)果進行二次修正；所述滿足客觀自然規(guī)律是指年度預(yù)測為全年12個月月度預(yù)測結(jié)果之和、總量預(yù)測為各分類預(yù)測之和及上級電網(wǎng)預(yù)測為各下級電網(wǎng)預(yù)測之和；(4)在所述二次修正過程中，根據(jù)不同需要，可提供兩種均衡方式，一種均衡方式為從上到下的均衡方式，另一種均衡方式為從下到上的均衡方式；當(dāng)選擇從上到下的均衡方式時，將進入下述第(5)步，當(dāng)選擇從下到上的均衡方式時，將進入下述第(6)步；(5)所述從上到下的均衡方式包含三種途徑，第一種途徑為僅考慮歷史的負(fù)荷構(gòu)成情況進行均衡；第二種途徑為僅考慮預(yù)測結(jié)果的負(fù)荷構(gòu)成情況進行均衡；第三種途徑為同時考慮歷史負(fù)荷構(gòu)成與預(yù)測結(jié)果，以加權(quán)分布因子方式對預(yù)測數(shù)據(jù)進行微調(diào)，直至滿足要求為止；(6)所述從下到上的均衡方式為以分量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果為準(zhǔn)，向上累加匯總構(gòu)成總量負(fù)荷預(yù)測結(jié)果；(7)得到預(yù)測均衡結(jié)果后，分別保存調(diào)整前和調(diào)整后的負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)，以便查詢與驗證。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)各級負(fù)荷預(yù)測指標(biāo)的均衡匹配方法，其步驟如下(1)對負(fù)荷進行負(fù)荷特性分析；(2)根據(jù)上述負(fù)荷特性分析結(jié)果進行一次預(yù)測；(3)一次預(yù)測結(jié)束后，比對各級負(fù)荷之間是否滿足客觀自然規(guī)律，如滿足，則無需進行調(diào)整，如不滿足，則需進入下述第(4)步，對預(yù)測結(jié)果進行二次修正；(4)在所述二次修正過程中，根據(jù)不同需要，可提供兩種均衡方式，一種均衡方式為從上到下的均衡方式，另一種均衡方式為從下到上的均衡方式。本發(fā)明的優(yōu)點是建立了多種備選方案對各級負(fù)荷預(yù)測值進行均衡、調(diào)整、修正，使之滿足客觀自然規(guī)律。
文檔編號G06F19/00GK101976841SQ201010514259
公開日2011年2月16日 申請日期2010年10月21日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月21日
發(fā)明者張晶, 李更義, 段曉波, 羅欣, 賀春光, 趙燃 申請人:河北省電力研究院