1T/NSSQXX-2024本文件規(guī)定了電力數據資產高質量供給管理的相關要求，包括電力數據的分類、采集、存儲、治理、資產形成以及管理等方面。本文件適用于電力企業(yè)在電力數據資產高質量管理方面的建設、運營和管理，包括但不限于發(fā)電企業(yè)、輸電企業(yè)、配電企業(yè)、售電企業(yè)、電力科研機構、數據服務提供商等。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T22239-2019信息安全技術網絡安全等級保護基本要求GB/T22240-2020信息安全技術網絡安全等級保護定級指南GB/T25070-2019信息安全技術網絡安全等級保護安全設計技術要求GB/T28448-2019信息安全技術網絡安全等級保護測評要求GB/Z32500-2016智能電網用戶端系統(tǒng)數據接口一般要求GB/T34960.5-2018信息技術服務治理第5部分:數據治理規(guī)范GB/T35273-2020信息安全技術個人信息安全規(guī)范GB/T39477-2020信息安全技術政務信息共享數據安全技術要求GB/T40685-2021信息技術服務數據資產管理要求GB/T43697-2024數據安全技術數據分類分級規(guī)則DL/T860-2018電力系統(tǒng)通信協(xié)議IEC61970-2016能量管理系統(tǒng)應用程序接口（EMS-API）3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。電力數據資產PowerDataAssets指在電力生產、傳輸、分配和使用過程中產生的具有經濟價值和可重復利用的數據資源，經過合理的管理和運營能夠為企業(yè)帶來經濟效益和競爭優(yōu)勢。3.2數據分類DataClassification根據特定的標準和原則對電力數據進行劃分的過程，以便更好地管理和利用數據。23.3數據采集DataAcquisition通過各種技術手段獲取電力數據的過程。傳感器Sensor能感受被測量并按照一定的規(guī)律轉換成可用輸出信號的器件或裝置，通常由敏感元件和轉換元件組數據清洗DataCleaning對采集到的電力數據進行處理，去除噪聲、錯誤和不一致的數據，提高數據質量的過程。數據資產形成FormationOfDataAssets將電力數據轉化為數據資產的過程，包括業(yè)務數據化、實體歸一化、數據資產化、數據服務化和數據業(yè)務化等步驟。數據資產管理DataAssetManagement對電力數據資產進行統(tǒng)籌規(guī)劃、存儲、管理、稽核、合規(guī)監(jiān)管和運營等活動，以實現數據資產的價值最大化。4縮略語SCADA：數據采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SupervisoryControlAndDataAcquisition）EMS：能量管理系統(tǒng)（EnergyManagementSystem）DMS：配電管理系統(tǒng)（DistributionManagementSystem）5電力數據分類電力數據分類應符合GB/T43697-2024的要求，根據電力行業(yè)領域數據進行細化分類，按照數據來源分為發(fā)電數據、輸電數據、線路參數數據、運行狀態(tài)數據、環(huán)境數據、變電數據、配電數據、用電數據等，見附錄A的A.1；按照數據性質分為實時運行數據、設備狀態(tài)數據、客戶信息數據、財務經營數據等，見附錄A的A.2。6電力數據高質量采集6.1.1傳感器自動采集6.1.1.1適用于對發(fā)、輸、配、用電全過程的電力設備的運行參數、環(huán)境參數等進行實時監(jiān)測。例如，在發(fā)電廠的發(fā)電機組、變電站的變壓器等設備上安裝溫度傳感器、壓力傳感器、電流互感器等，SCADA3系統(tǒng)實時采集設備的運行狀態(tài)數據。6.1.1.2傳感器應具有高精度、高可靠性、抗干擾能力強等特點。同時，傳感器的安裝和維護應方便快捷，不影響設備的正常運行。6.1.1.3傳感器數據采集、傳輸、加密以及存儲應符合電力行業(yè)相關標準規(guī)范。6.1.2系統(tǒng)接口對接采集6.1.2.1適用于從電力企業(yè)內部的各種管理系統(tǒng)和自動化系統(tǒng)中獲取數據。例如，從SCADA、EMS、DMS系統(tǒng)中獲取電網的實時運行數據，從生產管理系統(tǒng)中獲取設備的維護記錄等。數據接口應符合GB/Z32500-2016的要求。6.1.2.2應制定符合IEC61970-2016要求的統(tǒng)一的數據接口標準，包括數據格式、通信協(xié)議、數據傳輸速率等。通信協(xié)議應符合DL/T860-2018要求，確保不同系統(tǒng)之間的數據能夠順利對接和共享。6.1.3人工錄入采集6.1.3.1主要適用于一些無法通過自動采集方式獲取的數據，如設備的巡檢記錄、故障報告等。6.1.3.2人工錄入的數據應經過嚴格的審核和驗證，確保數據的準確性和完整性。同時，應建立數據錄入的規(guī)范和流程，提高數據錄入的效率和質量。應根據不同類型數據的時效性要求，確定合理的采集頻率。例如：——實時運行數據：采集頻率應較高，一般為秒級或分鐘級，以確保能夠及時反映電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)變化。——設備狀態(tài)數據：采集頻率可根據設備的重要性和故障發(fā)生的可能性進行調整。對于關鍵設備，采集頻率可適當提高，如每天或每周采集一次；對于一般設備，采集頻率可降低，如每月或季度采集一次?！蛻粜畔祿翰杉l率相對較低，可根據用戶的用電周期進行采集，如每月或季度采集一次用戶的用電量、用電時間等數據。在采集過程中應進行數據校驗，確保數據的完整性和準確性。具體措施包括但不僅限于：a)數據格式校驗：檢查采集到的數據是否符合規(guī)定的數據格式要求，如數據類型、長度、精度等。b)數據范圍校驗：判斷采集到的數據是否在合理的數值范圍內。例如，電壓值應在規(guī)定的電壓等級范圍內，電流值應在設備的額定電流范圍內等。c)數據一致性校驗：對比不同來源的數據是否一致。例如，從傳感器采集到的設備溫度數據應與從設備控制系統(tǒng)中獲取的溫度數據基本一致。d)數據完整性校驗：檢查采集到的數據是否完整，是否存在缺失值。對于缺失的數據，應采取適當的方法進行補充或修復。7電力數據高質量存儲7.1.1應建立建立全面的數據接入框架，涵蓋電力系統(tǒng)中的各種數據源的多類型、多模態(tài)、多時效的接入。包括但不僅限于：a)對于結構化數據，如電力企業(yè)的關系型數據庫（如設備管理數據庫、電力交易數據庫等），可4采用ETL（Extract,Transform,Load）工具或數據庫復制技術將數據抽取到數據湖中。b)對于半結構化和非結構化數據，如設備的日志文件（通常為文本格式）、巡檢圖像和視頻等，采用適合的工具進行采集后將數據存入數據湖中。c)針對實時數據，如電力系統(tǒng)的實時運行參數（電壓、電流、功率等可采用消息隊列技術進行實時數據的接收和緩存后再將數據寫入數據湖中。7.2.1應選擇合適的存儲介質和技術，確保數據安全可靠。包括但不僅限于：a)對于實時運行數據和關鍵業(yè)務數據，可采用高性能的磁盤陣列或固態(tài)硬盤進行存儲，以確保數據的讀寫速度和可靠性。b)對于歷史數據和備份數據，可采用大容量的磁帶庫或云存儲服務進行存儲，以降低存儲成本。7.2.2定期對數據進行備份，確保在數據丟失或損壞時能夠及時恢復。備份頻率可根據數據的重要性和變化頻率進行調整。7.2.3建立數據恢復測試機制，定期對備份數據進行恢復測試，確保備份數據的可用性和完整性。8電力數據治理8.1.1對采集到的數據進行清洗和轉換，去除重復、錯誤、無效的數據，確保數據的準確性和一致性。8.2.1通過設定數據的合理范圍和格式，對采集到的數據進行初步篩選，去除明顯不符合要求的數據。例如，去除電壓值為負數、電流值超出設備額定電流范圍的數據等。8.2.2利用統(tǒng)計分析方法，如均值、標準差等，識別出與整體數據分布明顯不同的數據點，作為異常數據進行進一步處理。8.3.1將采集到的不同格式的數據轉換為統(tǒng)一的標準格式，便于后續(xù)的數據處理和分析。例如，將日期格式統(tǒng)一為“年-月-日”，將時間格式統(tǒng)一為“時:分:秒”等。8.3.2對數據中的物理量單位進行統(tǒng)一，如將電壓單位統(tǒng)一為“伏特（V）”，將電流單位統(tǒng)一為“安培（A）”等。8.4.1采用統(tǒng)計學方法，如箱線圖、3σ準則等，識別出數據中的異常值。8.4.2根據異常值的具體情況，采取不同的處理方法。對于由數據采集錯誤或設備故障引起的異常值，可進行刪除或修正；對于真實的異常數據，應進行標記并進行深入分析，以確定其對電力系統(tǒng)運行的影8.5.1通過數據比對和查重算法，去除數據集中的重復數據，保留唯一的數據記錄。8.5.2對于相似的數據記錄，可進行合并處理，以減少數據冗余。例如，對于同一設備在不同時間采集到的相同參數數據，可進行合并，保留最新的數據記錄。8.6電力數據歸集58.6.1-應將電力系統(tǒng)中產生的各種數據按照一定的規(guī)則和標準進行合并、匯總和分類管理。如按主題、按需求、按項目集、按照系統(tǒng)進行分類放到數據倉庫。9電力數據資產形成電力大數據應用涉及電網企業(yè)各業(yè)務方向，典型應用場景包括規(guī)劃、建設、運行、檢修、營銷、運監(jiān)、企管、服務等8大類。9.2.1根據數據使用的業(yè)務場景,宜選擇適當的脫敏技術和規(guī)則策略,對敏感信息進行處理，避免敏感數據在不可控的網絡空間中流轉時被泄露。9.2.2常用敏感數據脫敏技術包括但不限于：假名化技術、抑制技術、泛化技術、擾亂技術、加密技術9.2.3脫敏技術需考慮下列兩個條件:a)不影響當前開發(fā)、測試環(huán)境的正常使用，即滿足脫敏數據的可用性和一致性校驗；b)脫敏技術宜避免數據被反脫敏。根據業(yè)務場景對電力數據進行深度分析和挖掘具有經濟價值和可重復利用的數據資源，經過合理的管理和運營能夠為企業(yè)帶來經濟效益和競爭優(yōu)勢。業(yè)務場景包括但不僅限于電力的發(fā)電、輸電、變電、配電、用電及調度。應對治理后的數據進行價值評估，確定其資產屬性。評估指標包括但不僅限于：a)數據準確性：評估數據的準確性和可靠性，確保數據能夠真實反映電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)和業(yè)務情況。b)數據完整性：檢查數據的完整性，確保數據不缺失關鍵信息。c)數據時效性：評估數據的時效性，確保數據能夠及時反映電力系統(tǒng)的變化。d)數據可用性：判斷數據是否易于使用和分析，是否具有良好的可視化效果。e)數據價值：評估數據對電力企業(yè)的業(yè)務決策、運營管理和經濟效益的貢獻程度。應為電力數據資產賦予唯一標識，便于管理和追溯。標識內容包括但不僅限于：a)數據來源：明確數據的產生源頭，如發(fā)電設備、輸電線路、變電站等。b)數據類型：說明數據的性質和分類，如實時運行數據、設備狀態(tài)數據、客戶信息數據等。c)數據時間戳：記錄數據的采集時間，確保數據的時效性和可追溯性。d)數據版本號：對數據進行版本管理，便于跟蹤數據的變化和更新。應建立電力數據資產目錄，明確資產內容和管理責任。資產目錄包括但不僅限于以下內容：a)數據資產名稱：對數據資產進行命名，便于識別和管理。b)數據資產描述：對數據資產的內容、用途和價值進行描述，幫助用戶了解數據資產的特點和作6c)數據資產所有者：明確數據資產的所有權歸屬，確定管理責任。d)數據資產存儲位置：記錄數據資產的存儲位置，便于訪問和管理。e)數據資產訪問權限：設定不同用戶對數據資產的訪問權限，確保數據安全。應定期根據GB/T40685-2021管理要求對電力數據資產進行價值評估，根據業(yè)務需求和數據變化及時更新資產內容。評估指標包括但不僅限于：a)數據使用頻率：統(tǒng)計數據資產的被訪問和使用次數，評估其在業(yè)務中的重要性。b)數據時效性：檢查數據資產的時效性，確保數據能夠及時反映電力系統(tǒng)的變化。c)數據準確性：評估數據資產的準確性和可靠性，確保數據能夠為業(yè)務決策提供正確的依據。d)業(yè)務需求變化：根據電力企業(yè)的業(yè)務發(fā)展和戰(zhàn)略規(guī)劃，評估數據資產對業(yè)務需求的滿足程度。10電力數據集市電力數據產品發(fā)布時，應考慮電力數據資產的目標受眾、數據的安全性、易用性等因素來選擇電力數據集市產品發(fā)布平臺。10.2.1應考慮數據的價值、成本、市場需求、競爭情況等多方面因素制定合理的數據產品定價策略。10.2.2應支持靈活的定價方式，如按數據量計費、按使用期限計費、按使用次數計費等，以滿足不同用戶的需求。10.2.3支持多種交易方式，包括線上交易和線下交易：a)線上交易通過數據集市平臺進行，用戶可以在平臺上瀏覽產品、下單購買、支付費用，并在線獲取數據產品或相關服務。平臺應提供安全可靠的支付系統(tǒng)。b)線下交易通過簽訂合同的方式進行交易。在合同中明確交易的具體內容、價格、交付方式、售后服務等條款，確保交易的合法性和規(guī)范性。10.2.4建立交易保障機制，確保交易的公平、安全和順利進行。10.2.5應制定交易糾紛處理機制，對于在交易過程中出現的產品質量問題、交付延遲、服務不滿意等糾紛提供解決措施，保障用戶的合法權益。10.3.1應制定數據產品評價指標體系，評價指標包括但不僅限于如下指標：a)準確性：評估數據產品中數據的準確程度，與實際情況的相符程度?？赏ㄟ^對比數據產品中的數據與權威數據源或實際業(yè)務數據進行驗證，計算數據的誤差率或準確率。b)完整性：衡量數據產品是否包含了應有的全部數據，是否存在數據缺失的情況。可統(tǒng)計數據產品中數據字段的完整率、數據記錄的完整率等指標。c)一致性：考察數據產品中數據在不同時間、不同地點或不同系統(tǒng)中的一致性。如，對于跨多個地區(qū)的電力用戶用電數據產品，檢查不同地區(qū)用戶的用電計量標準是否一致，數據統(tǒng)計口徑是否相同等。d)時效性：評價數據產品中數據的更新頻率是否滿足用戶需求，數據是否反映了當前的實際情況。可通過查看數據產品的更新日志，了解數據的最后更新時間，以及數據更新周期與業(yè)務需求的7匹配程度。e)易用性：評估數據產品的使用便捷程度，包括數據接口的友好性、數據格式的易讀性、操作手冊的清晰程度等。f)穩(wěn)定性：衡量數據產品在運行過程中的穩(wěn)定性，是否容易出現故障或異常情況?？赏ㄟ^監(jiān)測數據產品的運行日志，統(tǒng)計系統(tǒng)的故障率、故障恢復時間等指標。10.3.2在數據產品交易完成后，宜鼓勵用戶對購買的數據產品進行評價。10.3.3數據集市宜邀請獨立的第三方機構或專家對數據產品進行全面評估。11電力數據資產管理數據全生命周期管理應包含從電力計量數據資產的原始數據采集、數據清洗、存儲管理、登記確權、資產上傳、資產統(tǒng)計、估值定價、資產入表、掛牌運營、資產交易、資產使用、安全監(jiān)管、合規(guī)監(jiān)管的整個過程。11.2.1.1應建立數據安全管理體系，應符合GB/T34960.5-2018中A.3數據安全的要求。11.2.1.2應每年對數據資產進行全面清査，在確定網絡安全等級保護制度的基礎上，依據數據的重要程度以及遭到破壞后的危害程度建立數據分類分級標準。11.2.1.3相關信息系統(tǒng)應按照定級、備案、測評、安全建設整改、監(jiān)督檢查的流程進行網絡安全等級保護。網絡安全等級保護應符合GB/T22239-2019的要求，設計技術應符合GB/T25070-2019的要求，定級應符合GB/T22240-2020的要求，測評應符合GB/T28448-2019的要求，數據安全應符合GB/T39477-2020的要求。11.2.1.4應加強數據收集、存儲、傳輸、處理、使用、交換、銷毀全生命周期安全管理工作,符合下列規(guī)定:a）數據的存儲設備應部署在中華人民共和國境內；b）數據的存儲設備應具備訪問控制、備份與恢復基本功能，對5年以上數據進行冷備；c）針對重要數據，應采用本地備份、異地災備的技術保障數據的完整性;d）在數據分類分級的基礎上，明確對不同級別數據的加密傳輸的要求,在傳輸過程中應嚴格控制接口安全，防止數據被竊取；e）嚴格規(guī)定不同人員權限，完善數據使用過程中的申請及批準流程管理；f）應保障用戶隱私,采取物理或邏輯隔離方式進行保護；g）應建立數據安全風險監(jiān)測機制，提高風險發(fā)現的及時性。11.2.2應根據用戶的角色和職責，設定不同的數據訪問權限，確保權限配置符合最小授權原則。包括但不僅限于：a)管理人員可以訪問所有的數據資產，但只能進行查詢和分析操作，不能修改數據。b)技術人員可以訪問特定的數據資產，進行數據采集、清洗和處理等操作，但需要經過授權。c)普通用戶只能訪問與其業(yè)務相關的數據資產，且只能進行查詢操作。11.2.3對用戶的訪問行為進行記錄，包括訪問時間、訪問數據資產、操作類型等信息。以便在發(fā)生數據安全事件時，能夠進行審計和追溯。11.2.4應急預案與處置11.2.4.1應制定數據安全應急預案，明確在發(fā)生數據泄露等安全事件時的應急處理流程和措施。811.2.4.2應定期進行數據安全演練，提高應急處理能力。11.2.4.3應對數據安全事件進行調查和分析，找出原因并采取措施進行整改，防止類似事件再次發(fā)生。11.3.1應明確數據質量管理全過程，包括但不僅限于標準定義、質量監(jiān)控、績效評估、質量分析、質量報告、重大問題及時告警、流程整改發(fā)起等。11.3.2應制定數據質量管理目標，建立數據質量管理體系及實施機制、優(yōu)化數據質量并持續(xù)改進，滿足數據應用的需求，應符合GB/T34960.5-2018中A.2數據質量的要求。11.4.1應按GB/T34960.5-2018中A.1數據標準的規(guī)定，建立數據標準的內涵和范圍，以消除數據在應用過程中的不一致性。11.4.2通過對主數據分類、主數據統(tǒng)一編碼、主數據統(tǒng)一描述等多維度的標準化手段，實現主數據標準化管理，保障主數據的一致性、可靠性、權威性。11.5.1數據架構的設計應該遵循以下原則，以確保數據的有效管理、存儲、處理和分析：a)緊密結合業(yè)務需求：數據架構應緊密地與業(yè)務需求相結合，確保數據架構能夠滿足業(yè)務需求。b)簡單性原則：數據架構應簡單化，避免冗余和復雜性，以便于數據的管理和維護。c)遵循標準和規(guī)范：數據架構應遵循相關的標準和規(guī)范，以確保數據的一致性和可重用性。d)可擴展性：數據架構應具有良好的可擴展性，能夠應對業(yè)務需求的變化和數據量的增長。e)易于維護和更新：數據架構應易于維護和更新，包括數據清洗、數據整合、數據分析和數據挖掘等。f)數據安全性：數據架構應具有良好的數據安全性，包括數據加密、數據備份、數據恢復和權限控制等。g)數據質量：數據架構應注重數據質量，包括數據準確性、數據一致性、數據完整性和數據時效性等。h)性能優(yōu)化能力：數據架構應具有良好的性能優(yōu)化能力，以提高數據的處理效率和響應速度。11.5.2數據架構包括但不僅限于數據目錄、數據模型、數據標準、數據分布與流向等幾部分組成。11.6.1應制定主數據的新增、變更、審核等流程，可通過多種方式匯集主數據，并提供全方位的質量檢查等，對各類主數據進行全生命周期管理。11.6.2應建立主數據共享機制，包括但不僅限于主數據分發(fā)、查詢、下載、分析等多樣化服務，滿足不同業(yè)務系統(tǒng)對于主數據的個性化需求，實現主數據價值最大化。11.6.3數據共享應遵循合法、安全