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数据安全问题不断!愈加“清晰化”的电力大数据更需保护

2017-09-19 10:53:58 北极星智能电网在线 作者:Kung

有这么一个词不知道你有没有听说过——“大移物云”。

其实,我相信很多朋友是听过的。因为,这个词在去年甚至是前年都很常见、很流行。

“大移物云”指的是大数据、移动通信、物联网和云计算,这几个在当今社会非常火热的几个尖端技术,而且其中的大数据又是非常重要的资源。

阿里巴巴创始人马云曾表示,未来的时代将不是IT时代,而是DT时代,DT就是DataTechnology数据科技,显示出大数据在未来举足轻重的地位。

什么是大数据?它又和我们的电力产生怎样的关系?

大数据(bigdata),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

随着大数据产业“十三五”发展规划的发布,大数据产业将迎来新的发展机遇。业内人士认为,未来五年大数据产业市场仍将保持高速增长。去年发布的《促进大数据发展行动纲要》指出,到2020年,培育10家国际领先的大数据核心龙头企业,500家大数据应用、服务和产品制造企业。

电网作为关系国计民生的重要基础设施,在保障能源安全、促进节能减排、拉动经济增长、带动产业升级中的作用更加突出。

根据《电力发展“十三五”规划》、《能源发展“十三五”规划》,十三五期间我国电网将以分层分区、结构清晰、安全可控、经济高效为发展原则,着力提升电网利用效率、系统调节能力、安全及智能高效水平,积极推进体制改革和机制创新,优化电网资源配置、加大城乡电网改造、推进跨省区电力输送和“互联网+”智能电网建设、实施新一轮农网改造升级。预计至2020年全国新增500千伏及以上交流线路9.2万公里,变电容量9.2亿千伏安,城市、农村供电可靠率分别达到99.9%、99.72%,综合电压合格率分别达到98.79%、97%。

随着电力物联网时代的到来,传统的电力应用出现了新的趋势,尤其是在配网环节,已经从被动响应,发展到通过控制和监测实现所有电压等级的动态供需平衡。传统的集中式、单向式电网结构已经无法满足新增业务的需求,未来需要一个互联互动、可感可控、安全可靠的智能配网系统。

以前电网建设重点都集中在生产环节,配用电环节关注较少,而生产环节,起码目前,还谈不上大数据,相关的数据挖掘倒是一直都需要,也一直都在用。用电信息采集系统(用户能见到的就是智能电表)等的大面积推广,意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。

数据努力让电力“显示”更加“清晰”

日经技术(NikkeiTech-On)网站报导,SoftBank在7月宣布对Encored日本分公司出资,藉此发展能源物联网平台事业;英特尔(Intel)日本分公司也宣布将在日本建构基于物联网技术的电力控管平台技术,2017年12月开始实验。

华为希望以创新的ICT技术为关键突破口,以电力物联网来重构电力行业思维模式,将全球的电网变成能源共享的网络。

施耐德电气推出的EcoStruxure电网架构,向我们展示了施耐德电气如何凭借行业领先的基于物联网的架构整合了施耐德电气在能效管理与自动化领域的诸多先进成果,从嵌入式的互联互通产品(如传感器、变频器、制动器等)为基础,融合了云计算、移动通信、大数据分析、信息安全等新一代IT技术,旨在全面提升能源利用率、优化管理流程,为用户提供完整的能源解决方案。

负责人乔轶才表示,未来电力世界将更加低碳化、数字化、分散化。整个电能的生态也会变得非常复杂,要求互联互通,具有大量计算的能力和预测能力,平衡电网的变动。电力物联网市场到底有多大,乔轶才表示难以估算。

如果说互联网时代解决的是人与人的联接问题,那么物联网时代要解决的就不光是物与物,更包括人-物-人多元归一的联接问题。

而电力,Power,将超越信息Information成为最重要的物联网时代的联接价值载体,这不仅仅是因为几乎所有的物联网硬件设备需要使用能源最重要最普遍传播的形式—电力,更是因为电力可以对用户需求做出具备无数创新可能的价值传递。

举例来说:

根据国家战略,2030年非化石能源在一次能源中的比重将提升到20%左右。分析师预计,到2030年,可再生能源行业占新增生产力的比重将高达50%,也就是说未来在能源领域的新投资,基本上都是以新能源为主。

能源生产来源的变化,将给整个电网带来非常深刻的变化。过去,从电厂集中发电、输电到终端用户用电都是一个单向流动的过程,相对来讲比较简单,整个供电过程是连续性的。但这样生产和输送能源的方式也带来了一些不利于可持续发展的问题,比如目前的雾霾、地球温度的上升等,且化石能源是有限的。

目前新能源主要以太阳能和风能为主,其他新能源所占比例比较小。新能源发电的间歇性对整个电网的架构模式产生了比较大的冲击,未来随着可再生能源使用量的增加,将要求整个电网更加灵活,更加智能化。

同时需求侧的变化也比较大。由于可再生能源的发展,很多用户可以考虑能源的自给自足。埃森哲2015年的报告显示,57%的消费者考虑在用电方面实现自给自足。目前江苏很多工厂纷纷在屋顶铺设太阳能,这将是非常强劲的市场需求。

但这类市场需求将导致需求侧也变得比较复杂。在太阳能发电不足的时候,要去电网买电;太阳能发电足的时候,要向电网售电;某些时段存在电网和太阳能同时长期供电的情景,那么什么时候能从太阳能发电切换到市电,什么时候从市电切换到太阳能发电?

在电网规划方面,建立电网规划数据挖掘和诊断评估模型,根据对公司内、外部海量基础数据的挖掘分析,实现电网规划更加精准,提升投资有效性;

在电网建设方面,通过电网建设项目全过程数据共享和业务融合,提升工程上下游建设单位的紧密协同,缩短工期,提升工程质量;在电网检修方面,通过提升设备、环境等状态信息自动感知能力和运维、检修等工作过程管控能力,构建智能运检技术体系,实现各类运检业务和生产指挥决策的智能化;

在电网运行方面,通过精准的负荷预测,推动源网荷协调互动,积极消纳新能源,实现经济调度;在电力营销方面,贯通营配调各环节流程和数据,实现业扩全流程实时监控与用户用电行为精准分析,创新电力营销新模式,为电力客户提供超前、优质的服务。

当然,电力大数据远不止于上述所描述的这几点方向,电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,可大致分为三类:一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。

通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据,再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析,从而实现对电网的实时监控;进一步地,结合大数据分析与电力系统模型,可以对电网运行进行诊断、优化和预测,为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。

在电网规划方面,建立电网规划数据挖掘和诊断评估模型,根据对公司内、外部海量基础数据的挖掘分析,实现电网规划更加精准,提升投资有效性;在电网建设方面,通过电网建设项目全过程数据共享和业务融合,提升工程上下游建设单位的紧密协同,缩短工期,提升工程质量;在电网检修方面,通过提升设备、环境等状态信息自动感知能力和运维、检修等工作过程管控能力,构建智能运检技术体系,实现各类运检业务和生产指挥决策的智能化;在电网运行方面,通过精准的负荷预测,推动源网荷协调互动,积极消纳新能源,实现经济调度;在电力营销方面,贯通营配调各环节流程和数据,实现业扩全流程实时监控与用户用电行为精准分析,创新电力营销新模式,为电力客户提供超前、优质的服务。

供电公司对电力大数据的应用

杭州供电公司:电网大数据管理配网不停电检修

2017年9月15日,第十三届全国学生运动会落下帷幕。之前的16个日夜里,国网杭州供电公司采取电网大数据管理、配网不停电检修等创新措施,在黄龙体育馆、下沙大学城和育华体育场高质量完成保电任务,确保全国学生运动会供电。

全国学生运动会电力保障工作面临场馆分散、天气复杂等诸多难点。为此,从9月1日开始,杭州供电公司共计出动输电、信息通讯等工作人员超过1.6万人次,保电车辆超3000车次,应急发电车近400车次,完成电力线路巡视超过3万公里,保电变电站和开闭所巡视各1000座,路灯杆巡视超过3.5万个,完成危险点24小时值守任务超过500次,完成重要客户电力通讯保障任务48次,为65条通讯光缆提供重点巡检保护。

“在全国学生运动会期间,我们严格奉行核心区域不停电检修理念,最大限度保障杭州电网完整运行。”杭州供电公司供抢中心副主任金涛表示。

宁夏电科院用大数据反窃电

国网宁夏电力公司电力科学研究院计量中心运用大数据分析技术开展反窃电行动。日前,他们利用该技术手段发现窃电及违约用电32户,追补电量14.37万千瓦时,追补电费8.85万元;收取违约用电费24.63万元。

随着科技发展,诸如“遥控窃电”“磁场干扰”“半波整流干扰”等新的窃电手段,给反窃电工作带来新的挑战。对此,国网宁夏电科院计量中心利用电力大数据分析打击窃电不法行为。他们通过电力大数据分析电流、电压、功率、波形等数据的变化情况,构建历史用电数据、同行业数据、线损数据等多维度比对模型,足不出户就能远程绘制窃电现场画像,极大地提高了对窃电行为的识别精度。

今年8月,该计量中心在开展异常数据分析时,发现银川境内一条10千伏线路日线损出现异常,线路下一企业的专用变压器,日损失电量突然达1万千瓦时左右,存在窃电嫌疑。辖区电力部门立刻组织力量,对该用户进行了突击检查,现场查获窃电证据。(记者鲁延宏)

有数据的地方就会有威胁!该如何为电力大数据加层“毛玻璃”“后铁皮”?

前段时间的比特币威胁就很具代表性——一款勒索病毒席卷全球76个国家,病毒已经蔓延到4.5万台电脑,传播迅速之快,范围之广令人震惊。

而在今年4月,腾讯主办的2017“互联网+”数字经济峰会上,宗庆后曾“对怼”马化腾:“我不知道我们现在的网络后台,是在美国人手里还是自己人手里?”

是的,据了解由于互联网技术首先在美国土地上发端,根服务器便于美国有着密切的关系。全球总计十三台根服务器,一台设在日本的东京,两台设在欧洲的荷兰和瑞典,包括主服务器在内的其余十台都在美国。可能朋友要说,我们中国也是有很多做服务器的企业的啊,然而并没有什么用,这些企业用的芯片,服务器的核心依然还是来自于美国等发达国家。

上述情况也就导致了这样一种问题的产生——网络安全、数据安全问题。在理论上来讲,在特殊情况下,一些特定的国家接入互联网根服务器的电力大数据,可能被掌握根服务器的国家删除在互联的网络世界之外。

2013年被爆出的美国“棱镜门”事件就非常的具有代表性。

2000年,我国二滩水电站因异常网络信号停机,引起国家高度警惕。

2010年,“震网”病毒攻击伊朗核工业控制系统,打破了“封闭系统绝对安全”的神话。

2015年12月23日,乌克兰至少三个区域的电力系统遭到网络攻击。攻击造成了伊万诺—弗兰科夫斯克地区部分变电站的控制系统遭到破坏,以致大面积停电,电力中断3—6小时,约140万用户受到影响。

据了解,目前国家电网公司工控安全涉及变电站3.5万座、配电终端规模约200余万台、智能电表约2亿台,根据前述剑桥大学对电网事故经济损失的评估,产生的间接经济效益可观,预计该成果能避免因电力中断而造成的损失近千亿元。

国内外的电力信息安全事故引起国家对电力网络安全的高度关注,我国遵循“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向加密”十六字安全防护原则,重点强化了电力工控系统的边界防护,但工控系统内部脆弱性风险依然存在,同时随着内外部环境的变化,电力工控安全形势严峻。

随着信息化技术的迅猛发展,信息量呈爆炸性增长。在新形势下,通过对电力大数据的分析运用来提高企业的管理水平和竞争力将是电力企业发展的必由之路。

目前,电网企业各专业部门在运行生产过程中积累的运行数据每年以几何级数增长,已成为企业宝贵的无形资产。但这些数据资产价值的发挥以及基于大数据技术的运营监测预警研究仍处于起步阶段,需要有专业化的解决方案应对挑战,因此,电力行业对大数据的需求,其迫切性将远远超越其他基础能源行业。一是在电力生产环节,风光储输等新能源的大量接入,打破了传统相对“静态”的电力生产,使得电力生产的计量和管理变得日趋复杂。二是电能的不可储存性,使得电力工业面临极其复杂的安全形势。电能具有“光传输”特性,瞬间的电网失衡会造成无法挽回的损失,再依靠“人工+设备+经验判断”的半自动生产经营方式,电力系统的生产经营人员将面临无法承受之重。三是通过获取质量更好、粒度更细的数据,提升电力行业对当前电力供应链的“可见度、清晰度”,可使电力生产供需管理变得更为有效。电力的经营管理者可以通过这些信息记录,了解电力基础设施的历史、可靠性和成本,从而整体优化电网运营。

国家电网公司拟参照工业和信息化部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》制定了7大重点任务和重大工程

促进大数据与智慧能源系统的新机理新体制与标准体系建立

大电网智能监控的信息流形态、功能架构及标准,大电网智能监控的能量流形态、功能架构及标准,多能流融合建模仿真及分析方法。大电网智能监控的信息流和能量流融合及交互机制,抽象与统一,耦合特性建模、仿真和安全特性分析。形成巨型能源互联系统的综合能量管理系统框架及标准体系。

强化大数据与智慧能源系统的全景状态感知智能传感产品研发

大电网综合环境监测技术,在已有的广域同步测量技术基础上,针对不同工况和场景态势评估与控制需求,提出能源互联网所涉及的各种电源侧、电网侧、负荷侧、环境等信息广域同步测量方案。智能测量终端对设备状态、系统安全水平、潜伏故障及风险具有智能分析与诊断,并支持实时数据的远传。

加快大数据与智慧能源系统的时空一体化信息组网技术攻关

由于能源互联网的广域、紧急和工业控制对空间和时间的要求苛刻,需要采用高安全、高可靠的大颗粒业务传输模式。分布式高精度全景同步录波数据融合与反演技术,高性能大电网智能监控时空一体化特种通信和组网技术,面向大电网智能监控的智能云端协作关键技术及系统。同时采用分层分域(核心、骨干、接入)、大容量低时延的网络架构。

推进大数据与巨型电网智能监控系统的新型软件平台建设

针对巨型能源互联系统的智能管控问题,突破可信云计算服务器和安全技术,研究可信网络和可信实体框架,大电网可持续演化的智能化软件理论、方法和技术,大电网智能驾驶系统的软件体系结构和支撑技术,面向大电网调控的智能化集成化软件互操作平台。

加强大数据与巨型电网智能监控类人智能技术攻关

完全基于能源互联系统的广域测量信息,电网大数据全息地图获取与状态信息聚合技术,大电网大数据深度挖掘与时空模式发现技术。大电网大数据类人智能感知与强化深度学习技术,进而实现状态、事件、环境等要素之间的广义关联分析,主导特征提取。大电网的智能驾驶形态与情景交互关键技术。

深化大数据与巨型电网智能监控的关键技术研究

大电网复杂时变场景的高效虚拟映射与绘制引擎,大电网全景运维态势协同感知与态势图构建技术,实现不同场景的安全态势感知和评估。虚拟建模技术,如拓扑结构识别、关联关系刻画、主控对象浓缩、参数跟踪辨识等。大电网时空一体化智能协同控制技术,广域协调控制建模及鲁棒优化算法,并动态跟踪时空演变轨迹进行自适应控制。大电网多源大数据综合智慧服务模式与系统框架设计。

部署大数据与巨型电网智能监控机器人重大工程示范

能源互联网多源时空大数据融合技术,如统一时标、统一建模。大电网智能监控机器人功能规范与标准,大数据支撑平台构建及通用算法移植,重特大事故时空一体化协同监测与紧急控制。智能监控机器人的人机接口技术,如人机界面、语义理解、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术。还包含人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等。开展大区电网的智能监控机器人样机研发和工程示范。

总结

尽管我国政府和企业不断重视并加强网络空间安全保障,但境外针对我国政府等重要领域的有组织网络攻击仍在持续,“互联网+”、云计算、大数据等新应用也引发新的安全风险,大型互联网商业平台安全事故呈现高发态势,针对个人数据的网络犯罪呈现组织化和产业化的特征,一系列重大安全事件仍然频发。

全球数据总量持续增长,预计2020年达到40ZB;数据安全威胁持续上升,带动数据安全产品需求;由于黑客攻击手段日趋多元化,以及内部安全隐患的占比高企,针对物理和运行层防护不足以化解漏洞和攻击,数据层面的保护成为必须,数据安全市场有望被进一步放大!

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