Analysis of Key Issues and Prospect for Digital Transformation of Distribution Networks Based on Edge Computing

LI Peng; XI Wei; LI Peng; YU Hao; WANG Chengshan

doi:10.7500/AEPS20221129005

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Analysis of Key Issues and Prospect for Digital Transformation of Distribution Networks Based on Edge Computing

Reviews on Key Technologies for Digitalization of New Power System | 更新时间：2025-06-16

- Analysis of Key Issues and Prospect for Digital Transformation of Distribution Networks Based on Edge Computing
- Automation of Electric Power Systems Vol. 48, Issue 6, Pages: 29-41(2024)
- 作者机构：
  
  1.南方电网新型电力系统(北京)研究院有限公司,北京市 102209
  2.智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 300072
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Key R&D Program of China(2020YFB0906000;2020YFB0906002)
- DOI：10.7500/AEPS20221129005
  CLC：
- Received：29 November 2022，
  
  Revised：2023-09-22，
  
  Published Online：07 February 2024，
  
  Published：25 March 2024
- 稿件说明：
移动端阅览
李鹏,习伟,李鹏等.基于边缘计算的配电网数字化转型关键问题分析与展望[J].电力系统自动化,2024,48(6):29-41.

LI Peng,XI Wei,LI Peng,et al.Analysis of Key Issues and Prospect for Digital Transformation of Distribution Networks Based on Edge Computing[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(6):29-41.
李鹏,习伟,李鹏等.基于边缘计算的配电网数字化转型关键问题分析与展望[J].电力系统自动化,2024,48(6):29-41. DOI： 10.7500/AEPS20221129005.

LI Peng,XI Wei,LI Peng,et al.Analysis of Key Issues and Prospect for Digital Transformation of Distribution Networks Based on Edge Computing[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(6):29-41. DOI： 10.7500/AEPS20221129005.

摘要

配电网是新型电力系统建设中最为关键和最具活力的环节之一。面向日益复杂的配电网运行与控制问题，数字化转型已成为广受认可的发展思路。边缘计算为数字配电网中海量数据资源和物理资源的利用提供了有效手段，同时也将作为配电网多种业务功能在边缘侧的融合承载平台，推动配电网运行架构的发展变革。文中围绕边缘计算技术驱动下的配电网数字化转型问题，梳理了配电网边缘计算装置的关键技术需求；分析了配电网边缘计算的技术定位及由其所支撑构建的数字配电网技术架构，特别针对数字配电网运行问题，从集群化、分布式、灵活定义3个典型特征入手，围绕边缘侧集群自治、边-边协调控制、云-边协同运行等典型模式下的关键问题和技术研究方向进行了分析与探讨。

Abstract

Distribution network have become one of the most critical and vigorous sectors in developing new power systems. Digital transformation is a widely recognized way to solve the complex operation and control problems of distribution networks. Edge computing is an effective means to utilize the massive data resources and physical resources in digital distribution networks. It also provides a comprehensive platform for implementing operation functions on the edge side

which promotes the development and transformation of the operation architecture for the distribution network. This paper focuses on the digital transformation issues of distribution networks driven by the edge computing technology. The essential technical requirements for edge computing devices in the distribution network are presented. The technical positioning of edge computing and its support to the technical architecture of digital distribution networks are analyzed. Especially aiming at the operation issues of digital distribution networks

starting from three typical features of clustering

distribution

and flexible definition

key issues and technical research directions are summarized and discussed

including typical modes such as edge-side cluster local control

edge-edge cooperative control and cloud-edge cooperative operation.

关键词

Keywords

references

AGENCY I E . An energy sector roadmap to carbon neutrality in China ［EB/OL］. ［ 2022-11-21 ］. https：//iea.blob.core.windows.net/assets/bb8dcbbc-4655-4d49-904d-4b780abf3d6b/ https://iea.blob.core.windows.net/assets/bb8dcbbc-4655-4d49-904d-4b780abf3d6b/ .

国务院 . 国务院关于印发2030年前碳达峰行动方案的通知［EB/OL］.［ 2022-11-21 ］. http：//www.gov.cn/zhengce/content/2021-10/26/content_5644984.htm http://www.gov.cn/zhengce/content/2021-10/26/content_5644984.htm .

The State Council ， Notice of the State Council on the issuance of the action plan for carbon peaking by 2030 ［EB/OL］. ［ 2022-11-21 ］. http：//www.gov.cn/zhengce/content/2021-10/26/content_5644984.htm http://www.gov.cn/zhengce/content/2021-10/26/content_5644984.htm .

彭才德，易跃春，赵增海 . 中国可再生能源发展报告2021 ［M］. 北京：中国水利水电出版社， 2022 .

PENG Caide ， YI Yuechun ， ZHAO Zenghai . China renewable energy development report 2021 ［M］. Beijing ： China Water & Power Press ， 2022 .

王成山，李鹏 . 分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战［J］. 电力系统自动化， 2010 ， 34 （ 2 ）： 10 - 14 .

WANG Chengshan ， LI Peng . Development and challenges of distributed generation， the micro-grid and smart distribution system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2010 ， 34 （ 2 ）： 10 - 14 .

尤毅，刘东，于文鹏，等 . 主动配电网技术及其进展［J］. 电力系统自动化， 2012 ， 36 （ 18 ）： 10 - 16 .

YOU Yi ， LIU Dong ， YU Wenpeng ， et al . Technology and its trends of active distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2012 ， 36 （ 18 ）： 10 - 16 .

王成山，武震，李鹏 . 微电网关键技术研究［J］. 电工技术学报， 2014 ， 29 （ 2 ）： 1 - 12 .

WANG Chengshan ， WU Zhen ， LI Peng . Research on key technologies of microgrid ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2014 ， 29 （ 2 ）： 1 - 12 .

卫志农，余爽，孙国强，等 . 虚拟电厂的概念与发展［J］. 电力系统自动化， 2013 ， 37 （ 13 ）： 1 - 9 .

WEI Zhinong ， YU Shuang ， SUN Guoqiang ， et al . Concept and development of virtual power plant ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2013 ， 37 （ 13 ）： 1 - 9 .

CHENG M ， SAMI S S ， WU J Z . Benefits of using virtual energy storage system for power system frequency response ［J］. Applied Energy ， 2017 ， 194 ： 376 - 385 .

王成山，李鹏，于浩 . 智能配电网的新形态及其灵活性特征分析与应用［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 10 ）： 13 - 21 .

WANG Chengshan ， LI Peng ， YU Hao . Development and characteristic analysis of flexibility in smart distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 10 ）： 13 - 21 .

王成山，宋关羽，李鹏，等 . 基于智能软开关的智能配电网柔性互联技术及展望［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 22 ）： 168 - 175 .

WANG Chengshan ， SONG Guanyu ， LI Peng ， et al . Research and prospect for soft open point based flexible interconnection technology for smart distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 22 ）： 168 - 175 .

李鹏，习伟，蔡田田，等 . 数字电网的理念、架构与关键技术［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 14 ）： 5002 - 5017 .

LI Peng ， XI Wei ， CAI Tiantian ， et al . Concept， architecture and key technologies of digital power grids ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 14 ）： 5002 - 5017 .

张智刚，康重庆 . 碳中和目标下构建新型电力系统的挑战与展望［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 8 ）： 2806 - 2819 .

ZHANG Zhigang ， KANG Chongqing . Challenges and prospects for constructing the new-type power system towards a carbon neutrality future ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 8 ）： 2806 - 2819 .

FENG C ， WANG Y ， CHEN Q X ， et al . Smart grid encounters edge computing： opportunities and applications ［J］. Advances in Applied Energy ， 2021 ， 1 ： 100006 .

刘念，余星火，王剑辉，等 . 泛在物联的配用电优化运行：信息物理社会系统的视角［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 1 ）： 1 - 12 .

LIU Nian ， YU Xinghuo ， WANG Jianhui ， et al . Optimal operation of power distribution and consumption system based on ubiquitous Internet of Things： a cyber-physical-social system perspective ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 1 ）： 1 - 12 .

HAHM O ， BACCELLI E ， PETERSEN H ， et al . Operating systems for low-end devices in the Internet of Things： a survey ［J］. IEEE Internet of Things Journal ， 2016 ， 3 （ 5 ）： 720 - 734 .

陈刚，关楠，吕鸣松，等 . 实时多核嵌入式系统研究综述［J］. 软件学报， 2018 ， 29 （ 7 ）： 2152 - 2176 .

CHEN Gang ， GUAN Nan ， LÜ Mingsong ， et al . State-of-the-art survey of real-time multicore system ［J］. Journal of Software ， 2018 ， 29 （ 7 ）： 2152 - 2176 .

王凌，吴楚格，范文慧 . 边缘计算资源分配与任务调度优化综述［J］. 系统仿真学报， 2021 ， 33 （ 3 ）： 509 - 520 .

WANG Ling ， WU Chuge ， FAN Wenhui . A survey of edge computing resource allocation and task scheduling optimization ［J］. Journal of System Simulation ， 2021 ， 33 （ 3 ）： 509 - 520 .

施巍松，张星洲，王一帆，等 . 边缘计算：现状与展望［J］. 计算机研究与发展， 2019 ， 56 （ 1 ）： 69 - 89 .

SHI Weisong ， ZHANG Xingzhou ， WANG Yifan ， et al . Edge computing： state-of-the-art and future directions ［J］. Journal of Computer Research and Development ， 2019 ， 56 （ 1 ）： 69 - 89 .

ALROWAILY M ， LU Z . Secure edge computing in IoT systems： review and case studies ［C］// 2018 IEEE/ACM Symposium on Edge Computing（SEC）， October 25-27 ， 2018 ， Seattle， USA ： 440 - 444 .

康重庆，陈启鑫，苏剑，等 . 新型电力系统规模化灵活资源虚拟电厂科学问题与研究框架［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 3 - 14 .

KANG Chongqing ， CHEN Qixin ， SU Jian ， et al . Scientific problems and research framework of virtual power plant with enormous flexible distributed energy resources in new power system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 3 - 14 .

郑应俊，杨艺宁，舒一飞，等 . 基于边缘计算的低压用户窃电检测［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 11 ）： 111 - 120 .

ZHENG Yingjun ， YANG Yining ， SHU Yifei ， et al . Electricity theft detection for low-voltage users based on edge computing ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 11 ）： 111 - 120 .

黄武靖，司方远，张宁，等 . 面向韧性的城市能源系统安全规则提取及优化运行［J/OL］. 电力系统自动化［ 2023-04-23 ］. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20230423.1457.004.html https://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20230423.1457.004.html .

HUANG Wujing ， SI Fangyuan ， ZHANG Ning ， et al . Resilience-oriented security rule extraction and optimal operation for urban energy system ［J/OL］. Automation of Electric Power Systems ［ 2023-04-23 ］. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20230423.1457.004.html https://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20230423.1457.004.html .

吴文传，张伯明，孙宏斌，等 . 主动配电网能量管理与分布式资源集群控制［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 9 ）： 111 - 118 .

WU Wenchuan ， ZHANG Boming ， SUN Hongbin ， et al . Energy management and distributed energy resources cluster control for active distribution networks ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 9 ）： 111 - 118 .

余贻鑫 . 面向21世纪的智能电网［J］. 天津大学学报（自然科学与工程技术版）， 2020 ， 53 （ 6 ）： 551 - 556 .

YU Yixin . A brief description of the basics of the smart grid ［J］. Journal of Tianjin University （Science and Technology）， 2020 ， 53 （ 6 ）： 551 - 556 .

徐志成，赵波，丁明，等 . 基于电压灵敏度的配电网光伏消纳能力随机场景模拟及逆变器控制参数优化整定［J］. 中国电机工程学报， 2016 ， 36 （ 6 ）： 1578 - 1587 .

XU Zhicheng ， ZHAO Bo ， DING Ming ， et al . Photovoltaic hosting capacity evaluation of distribution networks and inverter parameters optimization based on node voltage sensitivity ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2016 ， 36 （ 6 ）： 1578 - 1587 .

SU H Z ， LI P ， LI P ， et al . Augmented sensitivity estimation based voltage control strategy of active distribution networks with PMU measurement ［J］. IEEE Access ， 2019 ， 7 ： 44987 - 44997 .

JI H R ， WANG C S ， LI P ， et al . A centralized-based method to determine the local voltage control strategies of distributed generator operation in active distribution networks ［J］. Applied Energy ， 2018 ， 228 ： 2024 - 2036 .

LI P ， JI J ， JI H R ， et al . MPC-based local voltage control strategy of DGs in active distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy ， 2020 ， 11 （ 4 ）： 2911 - 2921 .

SUN X Z ， QIU J ， ZHAO J H . Optimal local volt/var control for photovoltaic inverters in active distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2021 ， 36 （ 6 ）： 5756 - 5766 .

ZHAO N ， YOU F Q . New York State’s 100% renewable electricity transition planning under uncertainty using a data-driven multistage adaptive robust optimization approach with machine-learning ［J］. Advances in Applied Energy ， 2021 ， 2 ： 100019 .

张科鑫，窦晓波，李炜祺，等 . 基于量测数据补全的有源配电网电压优化技术［J］. 电力自动化设备， 2023 ， 43 （ 11 ）： 67 - 74 .

ZHANG Kexin ， DOU Xiaobo ， LI Weiqi ， et al . Voltage optimization technology of active distribution network based on measurement data completion ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2023 ， 43 （ 11 ）： 67 - 74 .

习伟，李鹏，李鹏，等 . 基于深度强化学习的分布式电源就地自适应电压控制方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 22 ）： 25 - 31 .

XI Wei ， LI Peng ， LI Peng ， et al . Adaptive local voltage control method for distributed generator based on deep reinforcement learning ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 22 ）： 25 - 31 .

HUO Y D ， LI P ， JI H R ， et al . Data-driven adaptive operation of soft open points in active distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics ， 2021 ， 17 （ 12 ）： 8230 - 8242 .

宋关羽，于川航，冀浩然，等 . 考虑量测数据质量的集成储能智能软开关数据驱动电压控制［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 6 ）： 90 - 100 .

SONG Guanyu ， YU Chuanhang ， JI Haoran ， et al . Data-driven voltage control of energy storage integrated soft open point considering quality of measurement data ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 6 ）： 90 - 100 .

赵鹏，蒲天骄，王新迎，等 . 面向能源互联网数字孪生的电力物联网关键技术及展望［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 2 ）： 447 - 458 .

ZHAO Peng ， PU Tianjiao ， WANG Xinying ， et al . Key technologies and perspectives of power Internet of Things facing with digital twins of the energy Internet ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 2 ）： 447 - 458 .

樊伟，李旭东，王尧，等 . 新型电力系统灵活性资源聚合两阶段调度优化模型［J］. 电力建设， 2023 ， 44 （ 2 ）： 25 - 37 .

FAN Wei ， LI Xudong ， WANG Yao ， et al . Two-stage scheduling optimization model of flexible resource aggregation in new power system ［J］. Electric Power Construction ， 2023 ， 44 （ 2 ）： 25 - 37 .

SHI W S ， CAO J ， ZHANG Q ， et al . Edge computing： vision and challenges ［J］. IEEE Internet of Things Journal ， 2016 ， 3 （ 5 ）： 637 - 646 .

岑伯维，蔡泽祥，武志刚，等 . 电力物联网边缘计算终端的微服务建模与计算资源配置方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 5 ）： 78 - 91 .

CEN Bowei ， CAI Zexiang ， WU Zhigang ， et al . Microservice modeling and computing resource configuration method for edge computing terminal in electric Internet of Things ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 5 ）： 78 - 91 .

LIU Y Q ， PENG M G ， SHOU G C ， et al . Toward edge intelligence： multiaccess edge computing for 5G and Internet of Things ［J］. IEEE Internet of Things Journal ， 2020 ， 7 （ 8 ）： 6722 - 6747 .

KLAINE P V ， ALI IMRAN M ， ONIRETI O ， et al . A survey of machine learning techniques applied to self-organizing cellular networks ［J］. IEEE Communications Surveys & Tutorials ， 2017 ， 19 （ 4 ）： 2392 - 2431 .

BJORKMAN B ， HALE M ， LAMKIN T D ， et al . Nonasymptotic connectivity of random graphs and their unions ［J］. IEEE Transactions on Control of Network Systems ， 2021 ， 8 （ 1 ）： 391 - 399 .

刘科研，盛万兴，赵鹏杰，等 . 基于一致性算法的跨台区光伏分布式控制策略［J］. 高电压技术， 2021 ， 47 （ 12 ）： 4431 - 4439 .

LIU Keyan ， SHENG Wanxing ， ZHAO Pengjie ， et al . Distributed control strategy of photovoltaic cross-district based on consistency algorithm ［J］. High Voltage Engineering ， 2021 ， 47 （ 12 ）： 4431 - 4439 .

赵晶晶，朱炯达，李振坤，等 . 考虑灵活性供需鲁棒平衡的两阶段配电网日内分布式优化调度［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 16 ）： 61 - 71 .

ZHAO Jingjing ， ZHU Jiongda ， LI Zhenkun ， et al . Two-stage intraday distributed optimal dispatch for distribution network considering robust balance between flexibility supply and demand ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 16 ）： 61 - 71 .

YEH W C ， LIN Y C ， CHUNG Y Y ， et al . A particle swarm optimization approach based on Monte Carlo simulation for solving the complex network reliability problem ［J］. IEEE Transactions on Reliability ， 2010 ， 59 （ 1 ）： 212 - 221 .

SATTLER F ， MULLER K R ， SAMEK W . Clustered federated learning： model-agnostic distributed multitask optimization under privacy constraints ［J］. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems ， 2021 ， 32 （ 8 ）： 3710 - 3722 .

LATAFAT P ， FRERIS N M ， PATRINOS P . A new randomized block-coordinate primal-dual proximal algorithm for distributed optimization ［J］. IEEE Transactions on Automatic Control ， 2019 ， 64 （ 10 ）： 4050 - 4065 .

WANG P D ， WU Q W ， HUANG S ， et al . ADMM-based distributed active and reactive power control for regional AC power grid with wind farms ［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy ， 2021 ， 10 （ 3 ）： 588 - 596 .

ZHANG F H ， DENG R L ， ZHAO X S ， et al . Load balancing for distributed intelligent edge computing： a state-based game approach ［J］. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking ， 2021 ， 7 （ 4 ）： 1066 - 1077 .

LIU C F ， BENNIS M ， DEBBAH M ， et al . Dynamic task offloading and resource allocation for ultra-reliable low-latency edge computing ［J］. IEEE Transactions on Communications ， 2019 ， 67 （ 6 ）： 4132 - 4150 .

SHEN L ， DOU X B ， LONG H ， et al . A cloud-edge cooperative dispatching method for distribution networks considering photovoltaic generation uncertainty ［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy ， 2020 ， 9 （ 5 ）： 1111 - 1120 .

ZHAO J L ， ZHANG Z Q ， YU H ， et al . Cloud-edge collaboration-based local voltage control for DGs with privacy preservation ［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics ， 2023 ， 19 （ 1 ）： 98 - 108 .

ZHANG J W ， WANG P ， ZHANG N . Frequency regulation from distributed energy resource using cloud-edge collaborations under wireless environments ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2022 ， 13 （ 1 ）： 367 - 380 .

李浩，钟声远，王永真，等 . 基于能量与信息耦合的分布式能源系统配置优化方法［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 17 ）： 5467 - 5476 .

LI Hao ， ZHONG Shengyuan ， WANG Yongzhen ， et al . Optimization method on the distributed energy system based on energy and information coupled ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 17 ）： 5467 - 5476 .

LIU W X ， GONG Q ， HAN H ， et al . Reliability modeling and evaluation of active cyber physical distribution system ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2018 ， 33 （ 6 ）： 7096 - 7108 .

张艺伟，刘文霞，刘耕铭，等 . 考虑拓扑相关和双重耦合的电力信息物理系统建模与脆弱性分析［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 16 ）： 5486 - 5500 .

ZHANG Yiwei ， LIU Wenxia ， LIU Gengming ， et al . Modeling and vulnerability analysis of electric cyber physical system considering topological correlation and double coupling ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 16 ）： 5486 - 5500 .

NING Z L ， DONG P R ， WANG X J ， et al . Partial computation offloading and adaptive task scheduling for 5G-enabled vehicular networks ［J］. IEEE Transactions on Mobile Computing ， 2022 ， 21 （ 4 ）： 1319 - 1333 .

YOUSEFPOUR A ， ISHIGAKI G ， GOUR R ， et al . On reducing IoT service delay via fog offloading ［J］. IEEE Internet of Things Journal ， 2018 ， 5 （ 2 ）： 998 - 1010 .

陈元榉，蔡泽祥，岑伯维，等 . 考虑任务耦合的配电网边缘计算终端部署与任务分配方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 22 ）： 32 - 40 .

CHEN Yuanju ， CAI Zexiang ， CEN Bowei ， et al . Deployment and task allocation method of edge computing terminals in distribution network considering task coupling ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 22 ）： 32 - 40 .

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Analysis on Operation Security Management and Control for User-side Heterogeneous Power Internet-of-Things Devices in Distribution Network

Deployment and Task Allocation Method of Edge Computing Terminals in Distribution Network Considering Task Coupling

Related Author

XI Wei

LI Peng

YU Hao

WANG Chengshan

YAN Kang

LU Yidan

YU Zongchao

QIN Fanglu

Related Institution

Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education(Tianjin University)

College of Electrical and Information Engineering, Hunan University

Economic & Technical Research Institute of State Grid Hunan Electric Power Company Limited

Power Dispatch Control Center of Guangxi Power Grid

School of Electric Power, South China University of Technology

⁰