中国电工技术学会团体标准T/CES 220-2023《电网实时智能态势评估大数据平台数据接入规范》由中国电工技术学会提出，中国电力科学研究院有限公司、中国科学院软件研究所、国网冀北电力有限公司、国网冀北电力有限公司电力科学研究院，北京华源格林科技有限公司等单位起草编制完成。该标准规定了电网调度信息接入大数据平台的总体架构、功能要求和技术要求。

　　1. 标准起草单位及主要起草人

　　（1）起草单位

　　中国电力科学研究院有限公司、中国科学院软件研究所、国网冀北电力有限公司、国网冀北电力有限公司电力科学研究院，北京华源格林科技有限公司。

　　（2）主要起草人

　　刘道伟、杨红英、赵高尚、乔颖、吕先进、蓝海波、宋磊、宋墩文、王凯、卢毅、马鑫晟、苏红宇、李青志、张丽、陈勇、杨学涛、肖项涛、刘开欣、许鹏飞、杜三恩、谢家正、冯静、封一贤、杨世通、王世茹、王中利。

　　2. 标准制定背景

　　互联大电网的复杂性为其安全稳定运行和智能防控提出了更高的要求，需要发展和建立与之相适应的在线安全防御支撑体系。然而，电网规模的庞大以及节点间复杂的关联关系，一方面，使得电网模型难以被准确建模，直接影响了大电网安全稳定评估的准确性，一方面，使得基于模型机理的仿真分析计算时间开销巨大，严重影响了大电网安全稳定评估的实时性，这给目前的电网态势评估带来了极大的挑战。

　　大数据技术为应对这一挑战提供了很好的解决方案。通过构建大电网智能态势评估大数据平台可以存储海量的全过程调度数据，从而在此基础上结合人工智能方法对大电网模型参数进行在线调整，并在线进行正常态、预想态与未来态的分析评估，有效解决了电网模型不准确以及分析评估计算复杂度高的问题，对安全稳定评估精度与时效性的提升具有重要作用。由此可见，大数据平台为电网态势评估水平的提升提供了可靠的数据基础。

　　大数据平台需要接入全过程的调度数据，包括PMU、RTU量测数据、电网运行方式数据、故障数据、GIS数据、调度计划数据、气象水文数据等，以此形成对海量调度数据的存储，从而为电网模型的修正与调整、电网态势的评估分析提供全面的数据依据。然而，目前尚缺乏态势评估大数据平台的数据接入标准，这便加大了各类异构调度数据接入大数据平台的难度。亟待制定电网实时智能态势评估大数据平台数据接入规范来解决这一问题。

　　本标准对于降低大电网智能态势评估系统研发成本，提高其可靠性具有重要意义。通过提供一系列调度数据接入大数据平台的标准规范，统一了PMU、RTU量测数据、电网运行方式数据、故障数据、GIS数据、调度计划数据、气象水文数据等异构调度数据从现有调度自动化系统向态势评估大数据平台的导入方式与相关指标，极大地降低了异构调度数据导入的难度，便于这些海量调度数据在大数据平台上的组织管理以及安全稳定评估等态势评估应用对这些海量调度数据的使用。这样，一方面避免了由于数据接入标准不统一而带来的系统间兼容集成问题，另一方面，也避免了引入不必要的人为错误，从而对降低态势评估系统研发成本，提高态势评估系统可靠性起到了很好的作用。

　　3. 标准主要内容

　　（1）范围

　　本文件规定了电网调度信息接入大数据平台的总体架构、功能要求和技术要求。

　　本文件适用于大数据平台基础调度数据的接入标准，用于面向电网实时智能态势评估的大数据平台研制与应用。

　　（2）规范性引用文件

　　本标准主要引用的文件主要包括：

　　GB/T 35295-2017              信息技术大数据术语

　　GB/T 36345-2018              信息技术通用数据导入接口

　　（3）术语及定义

　　主要包括消息堆积、结构化数据、非结构化数据、电网实时智能态势评估的定义。

　　（4）符号、代号和缩略语

　　主要包括应用程序编程接口、地理信息系统、硬盘驱动器、超文本传输安全协议、标识、JavaScript对象表示格式、同步相量测量单元、远程终端单元、数据采集与监视控制系统、安全文件传输协议、固态硬盘、传输控制协议。

　　（5）数据接入方式

　　主要包括实时数据流推送方式、API获取方式、文件数据传输方式、大数据平台数据接入功能性要求、大数据平台数据接入性能要求、大数据平台数据接入安全性要求。

　　（6）数据存储方式

　　主要包括结构化数据存储、非结构化数据存储、大数据平台数据存储功能性要求、大数据平台数据存储性能要求、大数据平台数据存储安全性要求。

　　（7）数据访问方式

　　主要包括结构化数据访问方式、非结构化数据访问方式、大数据平台数据访问功能性要求、大数据平台数据访问性能要求、大数据平台数据访问安全性要求。

　　4. 标准制定效益

　　本标准成果可应用于区域电网的智能态势评估系统中，规范从现有调度自动化系统到大数据平台的数据接入。电网实时智能态势评估大数据平台将以规定方式接入量测的PMU数据/SCADA数据、电网运行方式数据（包括电网计算模型与状态估计结果）、静态数据（包括GIS数据和生产计划数据），根据相应协议对其进行解析，将其转化为大数据平台的统一存储格式。这样，大电网调度相关数据便可为正常态评估、预想态评估、未来态评估等智能态势应用提供统一的数据服务接口。项目成果已在华中、华东、东北三个区域电网的安全稳定综合智能态势评估系统中进行示范应用。其中，在华中电网智能态势评估系统建设中应用了本项目成果，该系统遵循本项目数据接入规范，在满足现场工程实施与安全规范要求下，成功从电网调度自动化系统实时接入PMU数据、SCADA数据、状态估计结果数据以及仿真数据，实现电网海量数据存储管理，从而支撑电网正常态、预想态以及未来态评估的在线运行，帮助电网调度人员全面感知电网运行状态，提高电网主动安全防御水平。

　　同时，本项目相关成果已应用在新疆金风科技股份公司的金风大数据平台设计方案中。金风大数据平台从SCADA系统接入了风机设备数据，同时，还接入了产品数据、运输数据、水务数据、租赁数据等，对其进行统一抽取、整合，按照各种数据的特性（结构化、非结构化、半结构化）构建其数据模型，从而进行集中式管理。基于大数据平台，可通过强大数据挖掘工具，多维度的呈现数据不同价值给不同业务部门，为管理层和业务层提供丰富的数据服务。

　　其中，SCADA数据接入大数据平台利用了本项目的相关成果。在此，SCADA数据包括了实时数据、全量历史数据以及统计数据。具体来说，SCADA数据包括了设备属性、电场属性、设备协议、设备运行数据以及设备KPI。而设备运行数据又包含实时秒级数据、历史秒级数据、统计数据（一分钟数据、十分钟数据、日数据、功率曲线数据）以及故障数据、状态数据、故障日志、PLC操作日志。针对上述SCADA数据，利用大数据平台的SCADA数据接入标准，对不同实时与历史SCADA数据规定了不同的数据接入方式与接入流程。

　　此外，本项目相关成果也部分应用于石化新一代生产指挥中心建设中。生产指挥中心是企业所有生产管理与经营信息的汇集点与决策指令的发出点。它以大数据平台为基础，从SCADA、DCS、PLC等接入充分物联的数据信息，包括生产过程数据与经营管理数据，对其进行统一存储管理。本项目相关成果规定了将SCADA数据，包括装置、设备号、位号、装置关键参数（如温度、流量、压力、液位、质量、能耗绩效、产量）、装置有害气体报警信号及环保相关参数点、关键装置效绩指标等接入大数据平台的接入方式和接入流程，从而有效支持了企业信息共享与高效生产决策。