Tin tức

  2. Tin tức
  3. Lưới điện thông minh 2.0: Vai trò của GIS

Khi phạm vi của Lưới điện thông minh phát triển, một số người đang tự hỏi vai trò của GIS sẽ là gì?. GIS sẽ xác định và duy trì các mô hình lưới điện hoàn chỉnh, chính xác hơn và là một phần không thể thiếu của Hệ thống quản lý mất điện (OMS) và Hệ thống quản lý phân phối nâng cao (ADMS). GIS sẽ cung cấp các khía cạnh tổ chức địa lý của các khả năng Trí tuệ kinh doanh (BI) và Phân tích dữ liệu (DA). Cho dù đó là phân tích mạng hoặc hiển thị các Chỉ số hiệu suất chính, kết quả sẽ đến từ các mô phỏng chuỗi thời gian gần giống với hiệu suất mạng lưới điện thời gian thực.

Lưới điện thông minh, Giai đoạn 2

Bắt đầu từ năm 2012, các dự án Smart Grid (SG) đang trải qua một sự thay đổi về ý niệm, trọng tâm và vốn đầu tư. Hầu hết các dự án SG ban đầu (tức là, những dự án được tài trợ bởi luật Phục hồi & Tái đầu tư của Mỹ - viết tắt là ARRA) đều tập trung vào việc triển khai đồng hồ thông minh (SM - Smart Meter) và cải thiện việc sử dụng năng lượng được thúc đẩy các mô hình thanh toán mới. Khi các dự án này gần triển khai đầy đủ, đã đến lúc xác định và kiểm tra các mục tiêu SG giai đoạn hai - thường được gọi là Smart Grid 2.0.
Với sự cấp bách của ARRA, nhiều tiện ích đã vội vã triển khai SM mà không hiểu các ứng dụng dữ liệu tính toán khoảng cách ngắn nhất kết nối lưới điện với khách hàng hoặc thiết kế và quản lý các hệ thống lưới điện mới, và khối lượng dữ liệu lớn. Nhiều tiện ích cũng bị trì hoãn trong các sáng kiến SG không áp dụng trong SM. Giai đoạn tiếp theo của SM - SG 2.0 - sẽ tập trung vào:

  • Hoàn thành việc triển khai SM;
  • Triển khai hệ thống quản lý dữ liệu đo đếm;
  • Hỗ trợ hiệu quả năng lượng, đáp ứng nhu cầu, thông số sử dụng điện và giá cả theo thời gian thực, và quản lý yêu câu về phụ tải;
  • Cải thiện nhận dạng mất điện, xác minh và phục hồi;
  • Triển khai các mô hình mạng lưới điện mới, chính xác hơn;
  • Hỗ trợ kết nối và ngắt kết nối tự động;
  • Triển khai các ứng dụng BI (Business Intelligence)  và DA (Data Analytics) mới hỗ trợ lượng dữ liệu SG lớn;
  • Cải thiện việc cung cấp năng lượng và độ tin cậy của mạng với các thiết bị mới như: tối ưu hóa công suất phản kháng (VAR), đồng bộ hóa với các thiết bị giám sát và điều khiển khác;
  • Quản lý biến đổi cao, phân phối nguồn điện tái tạo;
  • Hỗ trợ xe điện hybrid và xe điện;
  • Cung cấp các cấp độ kiểm soát mạng lưới mới bao gồm: SCADA, quản lý năng lượng phân phối, lưới điện siêu nhỏ (microgrids) và các điều khiển nâng cao khác;
  • Tăng cường bảo trì để giảm tác động của cơ sở hạ tầng bị lão hóa và bảo trì chậm trễ.

Giống như hầu hết các dự án SG hiện nay, các yêu cầu rõ ràng của SG 2.0 sẽ thay đổi tùy theo tiện ích.

Phát triển từ mô hình tĩnh đến mô hình động
Khi SG 2.0 phát triển, mô hình mạng lưới sẽ thay đổi như được tóm tắt dưới đây:

  1. Các mô hình phân tích tĩnh dựa trên các cấu hình cụ thể và phụ tải theo mùa sẽ thay đổi thành các mô hình mô phỏng động theo thời gian. Mô phỏng động và đầy đủ là sẵn sàng cho phân tích theo thời gian thực (nghĩa là, những gì xảy ra khi các nguồn phát, phụ tải và cấu hình hệ thống thay đổi theo thời gian).
  2. Độ chính xác của mô hình sẽ tăng lên rất nhiều. Thay vì phụ tải theo mùa tĩnh, mô phỏng động sẽ sử dụng phụ tải hàng giờ. Đối với mô hình, các nguồn năng lượng như gió và mặt trời cũng sẽ thay đổi theo thời gian để mô phỏng nguồn vốn đầu tư về phân phối nguồn năng lượng tái tạo.
  3. Các mô hình hóa "vật lý" sẽ mô tả chặt chẽ hơn so với hiện nay, ví dụ như: mô hình phụ tải tĩnh và các sơ đồ nguyên lý. Với mô hình vật lý, các quan sát thực tế được mô phỏng tại bất kỳ vị trí nào trên mạng lưới, cho phép người dùng phân tích hiệu suất mạng lưới hoàn chỉnh với các biểu đồ điện áp, phụ tải và các tham số khác.
  4. Ngày nay, có nhiều mô hình có đặc điểm chuyên biệt với phạm vi giới hạn và thuộc tính mạng lưới cụ thể. Với SG 2.0, các mô hình chuyên biệt này sẽ được thay thế bằng một mô hình hệ thống tích hợp từ nguồn phát (nguồn sinh ra điện năng) và truyền dẫn qua mô hình ba pha đầy đủ xuống đến từng đồng hồ khách hàng rêng lẻ. Hầu như mọi thành phần, bao gồm các mạch vòng, sẽ được phân tích bằng các thuộc tính phần tử vật lý của lưới điện cụ thể.

Các tiện ích sẽ xác định, giám sát và kiểm soát các mô hình lớn, phức tạp của tất cả các thành phần tử trên mạng lưới điện từ nguồn đến 350.000 đồng hồ khách hàng, cung cấp một mô hình chung cho thiết kế, lập kế hoạch, vận hành và điều khiển. (Sơ đồ thiết kế lưới điện phân phối; Blacksburg, Virginia USA)

GIS và các mô hình kết nối mạng tích hợp mới

Các mô hình mạng lưới mới này là sự kết hợp của bốn nguồn dữ liệu nâng cao:

  1. Cấu trúc liên kết hoặc kết nối được duy trì bởi GIS;
  2. Thuộc tính kỹ thuật nâng cao cho từng phần tử trên mạng lưới;
  3. Phụ tải khách hàng được mô hình hóa theo thời gian;
  4. Đo lường mạng lưới theo thời gian thực.

Hầu hết, các hệ thống GIS chính đều hỗ trợ kiến trúc mạng lưới  phân phối hai chiều (X, Y) hoàn chỉnh, nhưng các tiện ích các nước Bắc Mỹ không áp dụng tất cả các loại dữ liêu, như dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ, họ có thể không:

  • Hình ảnh, hoặc dữ liệu, sơ đồ, hồ sơ có thể không đính kèm theo;
  • Sử dụng mô hình ba pha đầy đủ xuống đồng hồ;
  • Kết nối thiết bị đo lường chính xác với máy biến áp;
  • Mô hình kết nối mạch vòng;
  • Mô hình trạm biến áp và truyền tải.

Trạng thái mô hình mạng lưới thay đổi từ tiện ích này sang tiện ích khác. Vào năm 2009, một nghiên cứu do ESRI thực hiện cho thấy chỉ một phần ba các tiện ích được khảo sát đưa ra rằng hệ thống GIS của họ đã sẵn sàng để triển khai lưới điện thông minh và chất lượng mô hình có liên quan chặt chẽ với các quy trình làm việc tiêu chuẩn của ngành. Các tiện ích với quy trình làm việc tốt đã chiếm được công trình mới trong hệ thống GIS của họ như là một phần của quy trình xây dựng và lưu trữ hồ sơ thông thường.

Các tiện ích với quy trình làm việc kém thường chậm hàng tháng trong việc đăng tải công trình mới. Trên thực tế, chỉ một phần ba các tiện ích được phỏng vấn ghi lại công việc của họ trong vòng mười ngày. Các tiện ích không đặt giá trị phù hợp vào việc thu thập dữ liệu kịp thời chắc chắn có dữ liệu không chính xác và / hoặc không đầy đủ, điều này có thể - và thường - dẫn đến các vấn đề khác.

Các tiện ích sẽ không đạt được những yêu cầu của SG 2.0 bao gồm nhận dạng và phục hồi nhanh chóng sự cố ngừng hoạt động, độ tin cậy của mạng lưới được cải thiện và khả năng mạng lưới nhỏ tự phục hồi trừ khi chúng có các mô hình ba pha chính xác đến đồng hồ đo. Mặc dù một nỗ lực ban đầu tốn kém và tốn thời gian cho việc cập nhật dữ liệu GIS, các tiện ích nên phát triển và duy trì mô hình mạng lưới chính xác như một phần của bất kỳ sáng kiến ​​SG 2.0 nào.

Đặc điểm kỹ thuật của mô hình

Để mô phỏng vật lý mô hình một cách chính xác, hệ thống phải truy cập vào các tính chất vật lý của mạng lưới và tính toán trở kháng của các phần tử. Thông thường, GIS không lưu trữ các thuộc tính chi tiết với từng phần tử mạng lưới mà chỉ lưu trữ một từ khóa để liên kết vào các bảng thuộc tính tiêu chuẩn hoặc cho một hệ thống khác duy trì các thuộc tính.

Để xác nhận và hiệu chỉnh các tính toán mạng lưới kỹ thuật số, các dự án SG thường thêm các thiết bị giám sát mới. Các mô hình mạng mới được sử dụng: OMS và ADMS bao gồm các phép đo này cũng như cấu hình thời gian thực bằng thiết bị SCADA và thiết bị đo xa khác.

Quản lý mất điện trong môi trường lưới điện thông minh 2.0

Gần đây, nhiều cải tiến của hệ thống chính là cơ chế cho phép ải thiện độ tin cậy của hệ thống. SM, năng lượng tái tạo, mạng lưới điện siêu nhỏ và khả năng tự phục hồi đã tác động đến hệ thống OMS hơn bất kỳ hệ thống nào khác. Các giải pháp OMS hiện đại được tích hợp với AMI (Advanced Metering Infrastructure), Quản lý phân phối, GIS, Phân tích mạng và SCADA để OMS có thể truy cập tất cả thông tin mạng lưới và kiểm soát tất cả các phần tử mạng trên mạng lưới.

Đồng hồ thông minh cho phép xác định và xác nhận ngừng hoạt động cũng như tính toán chỉ số độ tin cậy tiêu chuẩn. Đồng hồ thông minh gửi tin nhắn liên tục và tin nhắn cần khôi phục mạng lưới đến OMS khi dịch vụ cung cấp điện bị gián đoạn hoặc sự cố. OMS không còn phụ thuộc hoàn toàn vào việc báo cáo mất điện của khách hàng và có thể trả lời cho khách hàng trước khi mất điện chính thức. SM cũng có thể bắt đầu và quản lý dịch vụ cung cấp điện mà không cần công nhân đọc chỉ số đồng hồ và chấm dứt các dịch vụ có tiếp xúc trực tiếp với khách hàng.

Khách hàng thường nhận báo cáo mất điện bằng các hình thức tốn nhiều chi phí. Với khả năng SM hiện đại, OMS có thể gọi hoặc gửi thông tin cho khách hàng để xác định tính hợp lệ của báo cáo ngừng cấp điện. Với khả năng lập mô hình mới, OMS thậm chí có thể dự đoán các lỗi thiết bị có khả năng xảy ra trước. Bằng cách sửa chữa các vị trí trên lưới có nguy cơ bị lỗi, việc ngừng cấp điện đã tránh được (hoặc ít nhất là giảm thiểu), giảm thiệt hại cho khách hàng và các chỉ số độ tin cậy của hệ thống lưới điện được cải thiện.

Đối với các mạng lưới siêu nhỏ, các mạch được kết nối với nhau, khả năng tự phục hồi và tạo ra phân tán, OMS dự đoán khả năng mất điện và nguồn điện để khôi phục; xác định các nguồn dự phòng  tại địa phương; và duy trì sự ổn định của mạng lưới khi các nguồn năng lượng tái tạo không thể cung cấp liên tục.

Mặc dù các triển khai OMS mới sẽ hỗ trợ các khả năng mới này, các nhà quản lý điện năng vẫn không ngần ngại dựa vào các công cụ mới này và thay thế các chức năng thủ công mà họ đã tin tưởng trong quá khứ. Để đổi lại sư tin tưởng cho các nhà quản lý, các tiện ích tiên tiến đang triển khai với các tính năng mới, kế hoạch theo giai đoạn bắt đầu bằng cách hỗ trợ hoạt động và để cấu hình lại mạng lưới điện, tự động và tích cực hơn.

Ngoài ra, GIS sẽ cho phép hệ thống OMS mới với các mô hình kết nối cơ bản; điều phối, lập kế hoạch và các quy trình áp dụng phân tích không gian; và hiển thị tương tác, bao gồm các hoạt động theo kế hoạch, thông tin phần tử lưới điện và bản đồ trạng thái.

Hệ thống quản lý phân phối tiên tiến (ADMS)

Để đạt được lợi thế SG 2.0, các tiện ích đang phát triển các khả năng tích hợp nhiều hệ thống khác nhau. Trong vài năm qua, các nhà cung cấp phần cứng và phần mềm lớn đã mua lại và / hoặc hợp tác với các nhà cung cấp hệ thống lớn khác để sản xuất các giải pháp ADMS tích hợp mới. Các hệ thống thành phần chính bao gồm DMS - để giám sát và vận hành mạng; OMS, theo dõi các sự kiện và khôi phục nguồn điện bị gián đoạn; và khả năng tối ưu hóa phân tích lưới điện và điều chỉnh lưới điện để sử dụng năng lượng hiệu quả và tăng độ tin cậy của mạng lưới. Các hệ thống này tích hợp với hệ thống GIS, AMI, MDM (Meter Data Management), lập kế hoạch, bảo trì và hệ thống khách hàng.

Thông qua việc sáp nhập, mua lại và hợp tác được lựa chọn, các nhà cung cấp dịch vụ ngày càng hoàn thiện và có thể cung cấp hầu hết các thành phần của một ADMS theo cách tích hợp đầy đủ. Các nhà cung cấp này nhìn thấy cơ hội thị trường cho một loại ADMS mới với sự tích hợp chặt chẽ các hệ thống hiện có của họ, các khả năng liên quan đến SG mới và nâng cấp hoặc thay thế các thành phần hệ thống cũ. Do đó, các tiện ích giờ đây có thể được chọn trong số các giải pháp tích hợp các hệ thống giám sát và kiểm soát mới nhất từ các nhà cung cấp, hệ thống tốt nhất là sự kết hợp giải pháp của hệ thống mới và hệ thống hiện có.


Intergraph (một công ty con của Hexagon) là một ví dụ điển hình cho phương pháp này. Intergraph cùng với Siemens cung cấp ADMS đầy đủ chức năng với sự tích hợp chặt chẽ giữa giải pháp GIS và OMS của Intergraph và các giải pháp DMS và SCADA của Siemens. Tuy nhiên, họ cho phép hệ thống này tích hợp được với các DMS và SCADA khác cũng như cung cấp các giải pháp GIS và OMS độc lập.

Các ADMS đưa ra giải pháp giảm chi phí với việc hỗ trợ tích hợp "căm và chạy" thông qua các tiêu chuẩn bao gồm ICCP, MultiSpeak và CIM. Nhiều hệ thống hiện tại, có các thiết kế với mục đích cụ thể đòi hỏi mức độ thay đổi ít và tùy chỉnh thêm để trở thành các thành phần hiệu quả của một ADMS toàn doanh nghiệp. Cơ sở dữ liệu GIS phải được cập nhật để hỗ trợ ADMS đúng đắn. Các tiện ích không theo kịp phiên bản hệ thống mới thì thường quyết định nâng cấp hệ thống bằng cách triển khai ADMS mới

Dữ liệu lớn, Trí tuệ Kinh doanh (BI) & Phân tích dữ liệu (DA)

Trong năm năm tới, các tiện ích sẽ thực hiện các khoản đầu tư lớn vào cơ hội dữ liệu lớn trên cơ sở dữ liệu kết hợp với BI và DA. Khi hàng triệu đồng hồ thông minh mới xuất hiện, chúng sẽ tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Bộ phận CNTT phải xem xét dữ liệu, cách thức và nơi lưu trữ dữ liệu; làm thế nào để truy cập nó; và quan trọng nhất là làm thế nào để truy vấn kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ này thành thông tin có thể thực hiện được. Dữ liệu đồng hồ thông minh thu nhận trong khoảng thời gian 15 phút được kết hợp với dữ liệu giám sát SG được ghi lại liên tục sẽ tạo ra khối lượng dữ liệu lớn.

Dữ liệu lớn đại diện cho một thách thức mới cho các bộ phận xây dựng tiện ích CNTT. Tuy nhiên, các tổ chức khác - chẳng hạn như các công ty viễn thông - đã quản lý cơ sở dữ liệu lớn hơn nhiều. GOOGLE là một ví dụ điển hình tạo miền tin cho người dùng ứng dụng BI phân tích dữ liệu lớn, cung cấp một minh họa tuyệt vời về cách dữ liệu lớn có thể được tổ chức, truy cập và được chuyển thành một tài sản vô cùng quý giá.

Các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu mới - ví dụ bao gồm dịch vụ cơ sở dữ liệu trong hệ thống PI Historian của OSIsoft , HADOOP, NoSQL và bộ nhớ hỗ trợ cơ sở dữ liệu của SAP - được thiết kế để hỗ trợ dữ liệu dựa trên chuỗi thời gian, ít cấu trúc. Các tiện ích lựa chọn lưu trữ dữ liệu này trong các máy chủ được gọi là trên nền tảng điện toán đám mây, cho dù được hỗ trợ bởi chính tiện ích hoặc bởi các công ty cung cấp dịch vụ lưu trữ quản lý.

Để có ích, dữ liệu được lưu trữ phải dễ truy cập và tạo ra thông tin có thể thực hiện được. Trước đây, kho dữ liệu đã được truy cập bằng hệ thống BI để tính toán, đo lường và so sánh KPI. Ngày nay, các nhà cung cấp và quản lý tiện ích đang nghiên cứu các tiện ích của quy trình kinh doanh và dữ liệu SG để xác định KPI phù hợp với số lượng công tơ tăng dần. Hầu hết các triển khai SM cung cấp các thông tin đồng hồ trên Internet để khuyến khích sử dụng năng lượng hiệu quả, tạo ra ứng dụng BI phổ biến đầu tiên cho môi trường SM.

Phân tích dữ liệu (DA) là một thuật ngữ hiện đại liên quan chặt chẽ đến BI, bao gồm việc xử lý một bộ sưu tập dữ liệu - ví dụ: chỉ số đồng hồ đo thời gian hoặc chỉ số công tơ của người tiêu dùng tương tự trong một khu phố - và trình bày kết quả trong bối cảnh đồ họa hoặc không gian. Các ứng dụng này chỉ được xác định và triển khai cho các tiện ích hỗ trợ SG.

Xác định đường cong tải riêng lẻ là một ví dụ tốt về DA. Người dùng thu thập dữ liệu mỗi đồng hồ khách hàng trong khoảng một năm. Dữ liệu sau đó được phân loại theo ngày trong tuần, bao gồm các ngày đặc biệt như ngày lễ và thời tiết (tức là, nhiệt độ, mây che phủ, v.v.) cho mỗi đồng hồ khách hàng. Hệ thống sau đó lấy các đường cong phụ tải cho mỗi khách hàng cho bất kỳ ngày nào và bất kỳ tình huống thời tiết nào thông qua các phân tích này. Các đường cong phụ tải sau đó được sử dụng trong OMS và ADMS theo thời gian thực để mô phỏng phụ tải dự kiến.

Một ví dụ khác phân tích ảnh hưởng của việc tạo ra năng lượng mặt trời lớn trên toàn bộ mạng lưới khi thời tiết và phụ tải thay đổi. Ví dụ: sử dụng các khoảng thời gian mô phỏng đến giây thứ hai và các phương pháp thống kê để thay đổi năng lượng mặt trời chi tiết và khả năng mô phỏng mạng lưới rất nhanh bằng cách sử dụng các cấu hình phụ tải, toàn bộ mạng lưới có thể được mô phỏng theo thời gian, cấu hình phụ tải và điện áp có thể dự đoán cho bất kỳ thời điểm nào được chọn trong mạng lưới. Sử dụng các chiến lược từ mô phỏng để hỗ trợ ra quyết định.

Phân tích dữ liệu (DA) và GIS

Nhiều kết quả DA mới này được tổ chức và trình bày theo không gian. Ví dụ, phụ tải có thể được phân loại theo ký hiệu, màu sắc và hiển thị theo khu vực địa lý là cách đơn giản để GIS tổ chức dữ liệu theo không gian và sau đó cung cấp phông nền (background) hiển thị phù hợp.

Tuy nhiên, thách thức đối với DA và GIS là khi các tính toán đòi hỏi bối cảnh địa lý không chỉ để hiển thị mà còn cho tính toán. Ví dụ, một số tiện ích đang bắt đầu mô phỏng các cơn bão sắp hình thành để lên phương án, kế hoạch làm giảm tác động và giảm thời gian ngừng cấp điện. Với việc theo dõi dự báo bão và mô phỏng mất điện, Monte Carlo, một mô hình thống kê về mất điện phân tán theo địa lý. Các công ty điện lực có thể được đặt thời điểm cắt điện giáp với ranh giới bão để cải thiện thời gian ngừng cấp điện và phục hồi. Các chỉ số ngừng cấp điện tiêu chuẩn (SAIDI, MAIFI) được ước tính để so sánh các chiến lược các cơn bão khác nhau.

Các mục tiêu khách của lưới thông minh và GIS

Các ứng dụng SG tập trung vào việc tăng độ tin cậy của hệ thống cần xem xét mô hình quản lý tài sản hiện đại, các quy trình bảo trì. Khi cơ sở hạ tầng của chúng ta liên tục bị suy giảm và quá trình bảo trì liên tục bị trì hoãn, cách hiệu quả nhất để cải thiện độ tin cậy của hệ thống là duy trì và / hoặc thay thế các trang thiết bị ảnh hưởng trong hệ thống. Nguyên nhân chính của việc mất điện bao gồm lỗi thiết bị lão hóa và quản lý hành lang an toàn lưới điện kém. GIS cung cấp các kích thước không gian cho việc bảo trì, phòng ngừa và quản lý hành lang an toàn lưới điện.

Đối với các trang thiết bị có giá trị lớn như trạm biến áp, cần có sự nhấn mạnh hơn về quản lý thông tin vòng đời tài sản. Các mô hình ba chiều, sơ đồ và hồ sơ đầy đủ được sử dụng khi triển khai và duy trì trong suốt vòng đời của thiết bị.

Tóm tắt và Kết luận

Các ứng dụng GIS là thành phần cho phép cần thiết để đạt được hầu hết các mục tiêu SG 2.0. Thông qua các quy trình làm việc hiện đại và các mô hình vật lý trực tuyến chi tiết hơn, các tiện ích có thể tạo và duy trì các mô hình mạng lưới điện chính xác cho các hệ thống OMS và ADMS nâng cao. Các ứng dụng DA và BI sẽ trình bày kết quả của chúng trong các màn hình được tổ chức theo phạm vi địa lý, các phân tích không gian nâng cao sẽ liên quan đến dữ liệu được xử lý theo không gian địa lý, GIS là thanh phần không thể thiếu trong các giải pháp hiệu quả trong lưới điện thông minh 2.0. 

Về tài liệu tham khảo của tác giải:

Charles H. (Chuck) Drinnan là Chuyên gia tư vấn điều hành độc lập và Chuyên viên phân tích thị trường cao cấp cho InfoNetrix, nơi ông có hơn 35 năm kinh nghiệm về tiện ích của hệ thống T&D (Power Transmission & Distribution - T&D Systems)  cho nghiên cứu và phân tích toàn diện cho tiện ích ngành công nghiệp. Kinh nghiệm của ông bao gồm quản lý, phát triển và triển khai các giải pháp đa nền tảng, tích hợp hệ thống quy mô lớn. Tiên phong trong việc phát triển, triển khai và tích hợp các giải pháp GIS, Chuck đã xác định, quản lý và triển khai một trong những hệ thống T&D lớn đầu tiên bao gồm GIS tích hợp, quản lý công việc, quản lý mất điện, phân tích mạng, vận hành và điều phối. Ông là tác giả của cuốn sách "Tiêu chuẩn truyền dữ liệu không gian quốc tế" (The international Spatial Data Transfer Standard), là tác giả của hơn 30 tài liệu kỹ thuật, đã tổ chức và trình bày tại các hội thảo chuyên ngành và Ban biên tập của tạp chí GeoWorld.

Nguồn: https://electricenergyonline.com/

DIA DU Co., Ltd. lược dịch