专题|电力数据要素合规管理标准化研究

电力数据要素合规管理标准化研究

田倪¹  许瑞²

（1.贵州乌江水电开发有限责任公司思林发电厂，铜仁 565101；

2.贵州理工学院大数据学院（贵州省新型电力系统运行控制全省重点实验室），贵阳 550025）

摘要：鉴于新型电力系统业务环节复杂、电力数据涉及大量隐私信息、数据异构共享难度大，且当前网络空间安全局势愈加严峻等因素，以法律法规和标准规范为依据，围绕电力数据要素的基础共性、流通规则、算力算效、数据应用和隐私安全4个维度，针对关键基础设施、数据参与方、数据管理者等合规管理对象，提出了电力数据要素合规管理义务，初步建立了电力数据要素合规管理的标准体系。

关键词：电力数据；数据要素；数据合规；数据标准化；数字化转型

0  引言

近年来，数据作为生产要素在电力行业不断释放价值。在发电端，数据成为助力传统能源与分布式能源实现安全并网与重组接纳的重要工具；在消费端，数据是平衡能源减碳和社会发展的主要抓手；在电力传输与交易过程中，数据是进行能源供需撮合的有效链接。电力企业得益于数据要素带来的能力飞跃，已逐步实现电网的形态可视、态势可估、变化可测、状态可控，赋予传统电网感知、决策、执行的新能力，催生电力数据流通交易的新模式，构建和谐共赢的新型电力生产体系。电力数据要素蕴藏着巨大价值潜力，覆盖“风光水火储”一体化能源体系中的“发输配用”各个环节。在整合电力能源价值链、构筑新型电力生产关系的过程中，亟须借助标准化手段进行合规管理，以应对电力数据权益归属、价值界定、流通交易等各环节发展中带来的新挑战。

1  基础共性标准

通过推进数据产权、数据流通交易，充分释放数据资产价值，是电力数字化转型行动的重要举措。数据要素基本要求、数据分类分级规则、电力数据质量、数据全生命周期管理等基础共性标准是电力数据流通交易标准体系的基石。

1.1  基本要求

电力数据主要通过智能终端设备感知并采集，起到实时反映电网运行状况、企业生产状态、用户用电行为情况等，对实时性、准确性和可靠性要求较高。实时性方面，电力数据的采集频率为分钟级，部分数据需达到毫秒级，同时也应确保电力系统对各项数据处理的实时性；准确性方面，应及时对110（66） kV及以上电压等级输变电回路等进行研判，实时监控主要电力设施的停复电信息及运行状况；可靠性方面，根据国家能源局发布的《关于加强电力可靠性数据治理 深化可靠性数据应用发展的通知》相关要求，应采用新一代数智技术，消除数据采集等环节中的干扰，完善供电可靠性信息溯源和校核。

1.2  数据分级分类

电力数据分级遵照《中华人民共和国数据安全法》分级规定，分为核心数据、重要数据和一般数据。电力数据可从业务应用、数据管理等角度进行分类^[1]，分为发电系统运行类、环境类、用电类、管理类和公共类。其中，电力系统运行类数据包括生产管理系统数据、发电设备数据、调度自动化系统数据、电能量采集系统数据等；环境类数据包括电力系统运行所处的地理信息系统数据、气象预报系统数据等；用电类数据包括用电信息采集系统数据等；管理类数据包括电力营销管理系统数据、客户服务系统数据；公共类数据包括能源管理部门数据、互联网数据等。

1.3  数据质量

电力数据采集设备多样，且由于采集频率、通信传输延迟、电力计量系统复杂等原因可能导致数据在采集、传输、处理、使用各环节出现虚假信息、错误信息、缺失信息、数据不可用等质量问题，陈宇峰^[2]等基于改进卷积神经网络算法建立了电力数据合规性审查模型；叶旺^[3]等基于朴素贝叶斯算法构建了电力数据合规风险评估模型，以通过数据去噪、数据缺失处理保障电力数据的高质量应用；吴才远^[4]基于层次分析法，由用户选取评价指标，对电力数据评估模型中不同维度的指标，确立不同的评价规则，并确定评价指标权重，从而实现对电力数据质量的评估评价。

1.4  全生命周期管理

为最大限度释放电力数据价值，合规管理应贯穿于电力数据采集、传输、处理、使用和销毁等全生命周期的各个环节。一是电力数据需求层面，应关注是否建立电力数据需求收集、验证和汇总的标准流程，评审电力数据需求、数据标准、数据架构之间是否一致，是否对数据标准和数据架构等内容进行完善等方面的合规要求。二是电力数据设计和开发层面，应关注是否建立组织级数据设计和开发标准流程，数据解决方案设计和开发规范，数据解决方案的质量标准和安全标准，应用级数据解决方案与组织级数据架构、数据标准、数据质量等是否协调一致等合规要求。三是电力数据运维层面，应关注电力数据运维解决方案是否能与组织级数据架构、数据标准、数据质量等工作协调一致；是否建立数据需求变更管理流程，并以此对组织中的需求变更进行管理；是否定期制定数据运维管理工作报告等合规要求。四是电力数据退役层面，应关注是否建立统一的电力数据退役标准，以及是否对不同电力数据建立符合需求的数据保留和销毁策略等合规要求。

1.5  数据治理

通信网络和系统是变电站自动化、智能电网的核心环节，对不同类型电力数据的采集与治理是数据应用的基础，除信息采集能力建设、数据通信安全保障标准外，数据模型、数据结构、通信协议以及数据安全性等技术要求的规范是实现各能源管理系统间信息共享与互操作的桥梁^[5]。电力数据治理覆盖了数据采集、存储、传输、分析、流通交易与应用等数据生命周期各个环节，涉及数据合规管理、数据安全、数据质量等方面的治理要求。因此，数据治理标准子体系需要融合5G、区块链、数字孪生及物联网等先进技术，基于数据基础设施、数据治理平台、业务应用、运维管理等多个方面，实现数字经济与电力行业的“乘数效应”。

2  数据流通规则

数据的确权定价、价格评估机制、交易流程规则等是电力数据要素流通的基础和前提，电力数据资产化、数据确权机制、数据交易流程是电力数据要素流通标准体系的核心部分。

2.1  数据资产化

能够成为数据资产的电力数据应当是能够为电力企业带来直接或间接经济利益的，由电力企业拥有或控制的数据资源，且成本和价值可计量^[6]。电力数据资产化的流程包括确定电力数据的内容、类别、存在形式、用途、成本等，其中成本包括数据获取、治理、存储、共享等过程中产生的成本。关于电力数据资产的计量，即从综合电力数据全生命周期各个环节的成本与电力数据本身可能产生的价值两个方面进行评估，需要通过制定具体的电力数据资产评估标准以解决会计计量、价值评估等问题。

2.2  数据确权机制

电力数据确权机制遵循“三权分置”思想。崔希^[7]等结合区块链技术和数字签名算法提出面向Web 3.0的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”数据确权方案，以确保数据的拥有方、需求方、第三方交易平台能够公开验证其数据权属。

2.3  数据交易流通

随着电力数据交易需求的增加，贵州省正着力打造“能源保供监测分析”和“数智能源贷”等多款数据产品，并探索建立能源数据要素对象标识符（Object Identifier，OID）运营体系^[8]，为构建能源数据统一ID标识体系提供技术基础。能源数据要素OID运营体系对能源数据进行唯一标识，对数据产品和服务构建权、责、利关系架构，覆盖数据资源登记、数据合规审查、交易主体合规审查等功能，实现了能源数据在全国的溯源、价值挖掘、确权和交易引导。

3  算力算效标准

随着新型电力系统的应用，其电源构成与电网架构愈加复杂，需要规范计算能力、智能算法等技术标准，以实现对海量数据的实时分析与处理，从而灵活高效地调控系统。同时，从算力芯片、服务器、机架到数据中心，应统一采用以绿色低碳技术为核心的算力基础设施建设规范^[9]。

3.1  云端算力建设

云端算力作为支撑新型电力系统高效运行和智能决策的核心要素，优化多云并行能力和分布式计算能力，提升边缘算力，优化算法模型。在云端算力建设标准中，应明确多云环境下的并行处理策略，包括数据分割、任务调度、结果合并等技术规范^[10]；优化分布式计算架构的技术指标应确保各计算节点间的高效协同与负载均衡，以充分发挥集群的整体性能；边缘算力标准应明确“云边端协同”计算平台的设计目标，提出边缘节点的部署策略，确保节点布局合理、覆盖广泛，规范数据处理与转发机制，包括边缘侧对数据的预处理、精细过滤、高效聚合以及向云端或邻近节点快速传输的策略，以保障电力数据传输的时效性、准确性与安全性^[11]。

3.2  智能算法模型

电力系统智能化转型阶段，创新算法模型是强化系统效能与决策精准度的核心驱动力，智能算法及模型的研制也能精准感知碳排放量的变化，为“双碳”目标的实现提供技术力量^[12]。标准中应明确设定精准动态分析及智能辅助决策算法性能评估的具体指标，引入模型迭代更新机制^[13]，以规范算法的研发与应用方向；提出智能决策系统的构建准则，包括但不限于扩展性等系统的架构设计原则，确保系统能够高效、直观、便捷地提供电力系统智能决策支持服务。

3.3  绿色数据中心

算力产业高质量发展需要硬件设施与软件开发的共同支撑，包括高端芯片、存储器和工业级服务器，以及数据库、操作系统等软件的开发应用。为了推动算力产业科技的发展进程，优化产业链的核心构成，应加强核心技术的标准研制，包括中央处理器架构设计、芯片生产制造工艺、操作系统及数据库技术等。此外，绿色数据中心建设是关键环节。

在绿色数据中心标准中，建设规划方面需提供建设规模、选址等指南，明确数据中心可用性、功率密度、电源使用效率等参数；绿色节能制冷技术方面需结合自然冷源，提出新型制冷系统建设要求；供配电系统建设方面需充分利用清洁能源，减少碳排放量，以减少供配电系统自身能耗为目标优化系统架构，提高产品性能；设备运维和管理方面应通过室内温度、湿度等参数标准的制定，明确设备维护要求，有效提升冷却塔、风机等能耗设备的应用效率。

4  数据应用与安全

电力系统数据涉及大量用户隐私信息、企业敏感数据等，对电力数据流向异常进行实时监控，有效防止数据泄密等是电力系统得以稳定向好运行的保障。因此，电力系统的运行和管理过程中应确保发电侧、供电侧、用电侧和管理侧等各方面的数据隐私保护。

4.1  数据应用

电力数据要素的采集、分析、流通交易均是产生经济价值的基础环节，数据的流通与充分应用才能够促进数据要素释放最大价值。电力数据应用，即基于数据采集、存储、计算分析、价值挖掘等核心技术，为典型业务场景进行模式创新。第一，应进行电力数据应用需求调研与分析，深度聚焦节能减碳、乡村振兴、用户画像、电力企业发展等应用方向上的电力数据核心需求，列举数字经济发展的电力数据需求清单；第二，应进行电力数据采集与质量评估，以发电企业、供电企业、用户、能源管理者等角色为划分依据，对各方产生的各类数据进行采集与汇集，通过电力数据中台，构建电力数据资源体系；第三，应进行电力数据清洗与治理，针对电力数据源多样复杂等问题，重点解决数据格式不统一、数据质量低等问题，结合相关数据管理国家标准、行业标准，借助“均值插补”等方法对电力数据进行清洗，提升数据应用质量，支撑电力数据应用；第四，应进行电力数据模型构建与数据分析挖掘，以数据应用需求调研清单为基础，结合不同电力数据资源的特征，建立数据分析模型，构建形成电力数据在各个应用方向上的数据资源池、规则表和分析模型库；最后，应进行电力数据产品输出，定期将采集、分析后的电力数据形成专题分析报告，从而固化成电力数据产品及服务。以乡村振兴应用方向为例，电力数据应能够实现农村人口动态监测、精准扶贫状况检测、农村治理、农业信息化管理等功能，为实现乡村振兴提供数据支撑。

4.2  数据脱敏

传统电力企业数字化转型需围绕源端数据管理、企业数据仓库和元数据管理等维度建立数据资产体系，覆盖物资主数据、电网运行数据、运检主数据等，以解决数据质量低、管控能力低、互通程度低等问题。然而，电力数据全生命周期管理、资产管理模型、资产安全管理体系的建立均应以数据脱敏为前提，以保障电力数据的安全性、完整性和可用性。李学龄^[14]等提出了基于元数据管理的逻辑整合及共享应用模块运用数据脱敏算法，既优化了数据汇集效率，又确保了数据的安全性及完整性。

电力数据脱敏，即对电力系统核心业务数据、用户敏感数据等进行数据置空、转换或变形。电力数据脱敏首先应确定数据脱敏策略，包括基础通用型、实际业务需求灵活制定型等；在保证数据样本准确无误后，依据既定的脱敏策略进行，并对数据源进行备份和存档。

4.3  隐私保护

对发电企业而言，电力数据主要是指电力系统的运行维护、设备检修等数据，包括电力设备运行状况、气候环境变化、技术选型及参数等；对电力营销企业而言，电力数据是电价、售电量、客户数据、用电量数据等；对能源管理部门而言，电力数据是员工数据、电力设备资产数据、数据产品及服务等。因此，不同的数据拥有者对数据隐私保护的需求不同，需要结合区块链的不可篡改性、可溯源性以及隐私计算技术的隐私性高等特点，对电力数据实现隐私保护^[15]。

4.4  数据加密

电力数据加密主要为了应对电力系统数据采集设备繁多、物联感知层攻击方式较多等问题，通过安装数据加密装置，确定数据加解密规则和协议，实现数据加解密、流量监测、异常行为监控、数据库加固等功能，对数据存储、访问控制、数据权属确定等方面进行安全管理，以有效阻止数据窃取、网络外部攻击等行为。除数据加密可以实现对数据的真实性、完整性进行保护之外，可采用数据水印算法的方式，在电力数据中嵌入特定信号，以查看原始电力数据的所有者、追溯数据流向、锁定数据泄露源等。

5  结束语

本文围绕电力数据要素的基础属性、流通与安全等应用实践，提出基础共性标准、流通规则、算力算效、应用与安全4个方面的合规管理要求，建立并完善了电力数据要素流通全流程的合规管理与监管体系，后续拟将其与电力企业数字化转型实践充分融合，推动电力数据合规管理标准体系研制，以加快构建电力数据合规治理生态。

Research on compliance management standardization for electric data elements

TIAN Ni¹, XU Rui²

（1. Silin Power Plant, Guizhou Wujiang Hydropower Development Co., Ltd., Tongren 565101, China；

2. College of Data Science, Guizhou Institute of Technology, Guizhou Province Key Laboratory of New Electric System Operation Control, Guiyang 550025, China）

Abstract: In view of the complex business links of the new power system, the large amount of private information involved in power data, the difficulty of heterogeneous data sharing, and the increasingly severe security situation in cyberspace, this paper takes the current laws, regulations and standards as the ground. It focuses on the basic commonality, circulation rules, computing power and efficiency, data application and privacy security of electric data elements. For key infrastructure, data participants, data managers and other compliance management objects, the power data element compliance management obligations are proposed, and a standard system of power data element compliance management is initially established.

Keywords: electric data; data elements; data compliance; data standardization; digital transformation

本文刊于《信息通信技术与政策》2025年 第4期

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