T∕CEEMA0205-2023新能源智慧场站数据采集、整理、安全、综合管理技术规范.docx

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1、ICS 35. 240. 50T/CEEMAK52中国电力设备管理协会标准T/CEEMA02052023新能源智慧场站数据采集、整理、安全、综合管理技术规范Technicalspecificationofdataacquisition,collation,safetyandmanagementfornewenergyintelligenceplants2023-12-26 发布2023-12-26实施中国电力设备管理协会发布1范围-1-2规范性引用文件-1-3术语及定义-1-3.1数据采集dataacquisition-1-3.2数据整理datacollation-1-3.3数据标准化data

2、standardize-1-3.4数据清洗datacleaning-1-3.5数据浓缩datareduction-2-3.6数据整合dataIntegration-2-4缩略语-2-5环境技术条件-2-5. 1非机房技术条件-2-5.2机房技术条件-2-6数据采集-3-6.1 数据采集过程-3-6.2 数据采集内容-3-6.3 数据采集技术-3-6.4数据采集指标-3-7数据整理-4-7.1 数据整理原则-4-7.2 数据整理方式-4-7.2.1 数据清洗-4-7.2.2 数据浓缩-4-7.2.3 数据整合-4-7.3 数据整理评价-5-7.4 数据整理指标-5-8数据安全-5-8.1 数据安

3、全要求-5-8.2 2安全控制方法-6-8.3 网络设备主机、设备、应用软件等安全防护及加固-6-9数据综合管理-6-9.1 等级保护-6-9.2 日常巡检-7-9.3 故障响应-7-9.4 应急处置-7-本标准按照GB/TL1-2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则给出的规则起草。本标准主要规范了以下内容：新能源智慧场站数据采集、整理、安全和管理过程的相关术语及定义。新能源智慧场站数据采集、整理、安全和管理过程的实施规范及要求。本标准由中国电力设备管理协会提出，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本标准由中国电力设备管理协会归口和解释。本标准主要起草单位：北京航能绿电科

4、技有限公司、北京智慧空间科技有限责任公司、四川北斗弘鹏科技有限公司、国家电投集团科学技术研究院有限公司、宁波和利时信息安全研究院有限公司、中国能源建设集团新疆电力设计院有限公司、电设亚联（北京）认证服务有限公司。本标准主要起草人：白云峰、张歆瑛、沈书荣、庞涛、朱显文、建海军、于洪飞、李锐成、白超阳、张新、付彦海、曹元、刘迪、范志毅、马新祥、孙楠。本导则在执行中若有意见和建议，请反馈至中国电力设备管理协会标准化管理办公室，电子邮箱：emiunted。1范围1. 1本标准规定了新能源智慧场站数据采集、整理、安全和管理过程的实施规范及要求。1.2本标准适用于新能源智慧场站各系统数据采集的规划设计、建

5、设和管理，其他信息化领域的数据采集过程也可参考使用。2规范性引用文件下列文件中的有关条款通过引用而成为本标准的条款。凡注日期或版次的引用文件，仅注日期或版次的版本适用于本标准，但提倡使用本标准的各方讨论使用其最新版本的可能性。凡未注日期或版次的引用文件，其最新版本适用于本标准。GB/T1.1-2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则GB/T5271信息技术词汇GB/T22239-2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T22240信息安全技术网络安全等级保护定级指南GB/T2887电子计算机场地通用规范GB/T13729远动终端通用技术条件GB/T36625.3智慧

6、城市数据融合第3部分数据采集规范GB/T13730地区电网数据采集与监控系统通用技术条件GB/T31916.1-2015信息技术云数据存储和管理第1部分国能安全201636号电力监控系统安全防护总体方案等安全防护方案和评估规范国家能源局电力行业网络安全等级保护管理办法3术语及定义GB/T5271系列标准界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3. 1数据采集dataacquisition从数据源中得到原始数据，通过标准化等操作转化为满足后续数据使用需求的过程。4. 2数据整理datacolIation将采集的数据通过数据清洗、数据浓缩、数据整合等操作整理为满足业务使用需求的过程。注1：数据采集可

7、能包含部分数据整理的工作，通常，处理逻辑比较稳定的整理工作可归到数据采集下，而处理逻辑可能变动的整理工作应归到数据整理下。注2：在某些不必严格区分的场景下，数据整理也被看作是数据采集的一部分。3.3数据标准化datastandardize将数据名称不同、数据类型不同、数值单位不同的原始数据统一成相同的数据名称、类型以及单位的过程。3.4数据清洗datacleaning对采集的数据进行重新审查和校验的过程，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。注：数据清理一般是由计算机而不是人工完成。3. 5数据浓缩datareduction从采集的数

8、据中提取关键数据或有价值的数据，以及在确保数据不失真或失真度在可接受范围内的前提下对细粒度数据通过关键特征提取转化为粗粒度数据。4. 6数据整合dataIntegration将来自不同数据源的数据进行集成和整合，采用数据聚合、数据归类、数据关联等方法，整合形成上下文完整有效的数据，以提供一个统一的、全面的数据视图。4缩略语下列缩略语适用于本文件。CMS：状态监测系统(COnditiOnMonitoringSystem)FTP：文件传输协议(FiIeTransferProtocol)HTTP：超文本传输协议(HyPerTeXtTransferProtocol)HTTPS：超文本传输安全协议(Hy

9、PerTeXtTransferSafeProtocol)IEC:国际电工委员会(InternatiOnaIEducationConsortium)JDBC：Java数据库连接(JaVaDataBaseConnectivity)MQTT：消息队列遥测传输(MeSSageQueuingTelemetryTransport)ODBC：开放数据库互连(OPenDatabaseConnectivity)OPC：对象连接和嵌入技术在过程控制规范(ObjectLinkingandEmbeddingforProcessControl)PLC：可编程逻辑控制器(PrOgrammabIeLogicControll

10、er)PKl：公钥基础设施(PUbIiCKeyInfrastructure)SCADA：数据采集与监视控制系统(SUPerViSOryControlAndDataAcquisition)TCP：传输控制协议(TranSmiSSionControlProtocol)UDP：用户数据报协议(USerDatagramProtocol)VPN：虚拟专用网络(VirtUalPrivateNetwork)5环境技术条件5.1 非机房技术条件采集服务器可存放于非机房环境，其环境技术条件应满足：a）环境温度1530C;b）相对湿度1075机C）大气压力66108kPa；d）无爆炸危险、无腐蚀性气体及导电尘埃、

11、无严重霍菌，无剧烈振动冲击源；e）接地电阻符合GB/T2887的相关规定；f）交流电源额定电压220V（允许偏差T5%+10%）,谐波含量小于5%,频率50Hz（允许偏差5%）；g）不间断电源（UPS）在主电源失电时间不大于30分钟时，应维持系统正常工作。5.2 机房技术条件存放系统中各服务器的机房应满足GB/T2887对机房的要求。6数据采集6.1 数据采集过程数据采集过程包括数据源选择、数据采集方式选择、数据汇聚、数据存储。数据源选择：根据需要采集数据的数据源类型（如：文件、数据库、传感器等），确定数据源连接通讯的方式，明确采集标准范围及属性。可支持结构化数据和非结构化数据类型；可支持IE

12、Clo4、Modbus.TCP/UDP、FTPHTTP、JDBC、ODBC、OPCMQTT等多种通讯协议和连接方式。数据采集方式选择：数据采集分为人工采集和系统采集两种，通过分析相关数据源类型，根据可操作性、成本导向等原则选定数据采集方式。数据标准化：对采集的原始数据统一转换成相同的数据名称、类型以及单位的标准化数据。必要时，应建立和维护“数据转换规则表”。数据存储：可按照GB/T31916.1-2015的规定进行，处理后的数据存储应满足海量、安全、高性能、高可靠、易管理。6.2 数据采集内容新能源智慧场站数据采集内容包括但不限于设备运行数据、设备维护数据、电力运行数据、气象数据、地理信息数据

13、和其他数据六大类。设备运行数据：包括风力发电机组、光伏发电系统等核心设备的运行参数和状态，如转速、功率、电压、电流、温度等。设备运行数据是数据采集的主要部分，按数据来源又可分为：SCADA数据、PLC数据、CMS数据等。设备维护数据：包括设备的检修记录、维护记录、故障处理记录等，主要用于评估设备的可靠性和寿命。电力运行数据：包括发电量、上网电量、厂用电量、电压质量、功率预测、发电计划、调度计划等，主要用于电站的运行和管理.气象数据：包括风速、风向、气温、湿度、气压、辐照度等，主要用于评估新能源发电站的发电量和发电效率。地理信息数据：包括新能源发电站的地理位置、地形地貌等数据，主要用于提升新能源

14、发电站的发电潜力以及功率预测的准确性。其他数据：包括设备巡检视频和图像数据、安防数据等。6.3 数据采集技术数据采集技术应具备复杂网络环境下、不同异构数据源之间高速、稳定、弹性伸缩的数据移动及同步能力。采集技术包括但不限于：针对SCADA等设备运行数据，可通过IEClo4、Modbus、TCP/UDP、数据库表、文件、HTTP/HTTPS.消息订阅/发布等技术进行数据采集；针对设备维护、电力运行等数据，可通过在线填报、离线导入等人工转化方式进行数据采集：针对气象及地理信息等数据，可通过分布式系统接口、分布式流数据收集、场站气象采集系统接口接入等技术进行数据采集；针对由设备巡检和安防等产生的海量

15、音视频数据，可通过语音图像识别、编解码等技术转化后进行数据采集。6.4 数据采集指标全量、历史数据采集：应提供数据传输服务、高并发的离线数据上传下载服务，支持TB级别的数据导入（全量数据或历史数据的批量导入）及导出；实时或定时增量数据采集：应提供实时同步、定时采集、数据订阅、日志采集等服务，支持秒级（某些数据，如CMS数据应支持亳秒级）；数据可用性：线上系统应至少支持1年原始数据存储、5年内业务数据查询，超过时限要求的数据应全量归档，并支持离线查询；水平扩展：高并发、大计算的系统或服务（包括但不限大数据平台、边缘侧采集服务等等）应支持水平扩展，满足业务扩展需求；条件过滤：按照指定条件进行指定过滤采集，例如字段内容；采集作业管理和调度：采集作业支持条件触发、并发调度、周期循环调度等模式，支持对作业启动、停止、暂停、恢复等操作；数据标签：依据数据清洗要求为数据标记数据标签；7数据整理数据整理是将采集的数据通过数据清洗、数据转换、数据整合和数据浓缩等操作整理为满足业务使用需