TGZBD-高质量数据集 电力大数据 建设规范

XXXT/GZBDXXXX—XXXX高质量数据集电力大数据建设规范范围本文件规定了电力大数据高质量数据集建设的术语与定义、建设原则、全生命周期建设流程、技术要求、安全合规要求及评测等内容。本文件适用于电力行业发电、输电、配电、用电等各环节电力大数据高质量数据集的规划、建设、运维和管理工作，可供电力企业、电力科研机构、数据服务提供商等参考使用。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T43697—2024数据安全技术数据分类分级规则GB/T43707—2025科学数据溯源元数据术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

电力大数据高质量数据集high-qualityelectricpowerbigdatadataset由高质量电力数据构成的、面向人工智能模型开发和训练需求的标准化数据集合，包含电力行业通识数据集和电力行业专识数据集。电力大数据高质量数据集应具备结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性等质量特征。

数据元dataelement通过定义、标识、表示和允许值等一系列属性描述的数据单元，是电力大数据集中不可再分的最小数据单位。

元数据metadata关于数据的数据，即描述电力大数据集的内容、质量、条件、来源、结构、版本、授权类型等信息的数据。

数据标注dataannotation对电力大数据集中的数据对象赋予标签或元数据的过程，使数据具备可供人工智能模型理解和学习的语义信息。

数据质量dataquality在指定的条件下，数据满足电力大数据高质量数据集建设要求的程度，通常通过规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性等指标进行评价。建设原则规范性原则应遵循国家、行业相关标准和技术文件要求，统一数据格式、数据元、编码规则等基础规范，确保数据集的标准化和可互操作性。高质量原则应以人工智能模型训练和应用需求为导向，确保数据在完整性、准确性、一致性、时效性、可用性、安全性等方面达到高质量要求。安全性原则数据集建设全过程应落实数据安全分类分级保护要求，遵循《中华人民共和国数据安全法》、能源行业数据安全等法律法规，确保数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁各环节的安全可控。兼容性原则应考虑与现有电力业务系统、数据平台、模型开发环境的兼容性，支持主流数据格式和接口标准，降低数据集应用门槛。可扩展性原则应具备良好的可扩展性，支持数据规模的增长、数据类型的丰富以及应用场景的拓展，适应电力行业数字化转型和人工智能技术发展的需要。全生命周期管理原则应覆盖从需求分析到归档销毁的全生命周期各阶段，建立闭环管理机制，确保各阶段工作的有序衔接和持续改进。全生命周期建设流程数据需求分析应用场景分析应明确电力大数据高质量数据集的目标应用场景，包括但不限于：电力设备故障诊断与预测；电网负荷预测与调度优化；新能源发电功率预测；电力设备状态监测与健康管理；电力市场分析与交易决策；智能巡检与缺陷识别；用电行为分析与客户服务；其他人工智能赋能电力业务场景。数据范围界定应根据应用场景需求，明确数据集的数据范围，包括：业务范围：发电、输电、配电、用电等环节的覆盖范围；数据来源：内部系统数据、外部采购数据、公共数据等；时间范围：历史数据的时间跨度、数据更新频率；空间范围：地理区域覆盖范围；数据类型：结构化数据、非结构化数据、时序数据等。功能与性能要求应明确数据集建设的功能与性能要求，包括：数据量、样本数量等数据集规模要求；数据质量要求；数据更新频率和时效性要求；数据标注精度和一致性要求；数据安全与合规要求。数据规划设计数据架构设计应设计电力大数据高质量数据集的数据架构，包括：数据模型设计：概念模型、逻辑模型、物理模型；数据分层架构设计：原始数据层、基础数据层、标注数据层、应用数据层等；数据流设计：数据采集、处理、存储、应用的数据流向；元数据架构设计。采集方案设计应制定数据采集方案，明确：数据源清单及采集方式；采集接口和协议；采集频率和批量策略；采集数据质量要求。存储方案设计应制定数据存储方案，明确：分布式存储、云存储、本地存储等存储架构；存储格式和编码方式；数据分区和索引策略；数据备份和归档策略。标注方案设计应制定数据标注方案，明确：标注对象和标注目标；标注规范和标注指南；标注流程和质量控制措施；标注工具选型和标注平台设计；标注人员配置和培训计划。质量管控方案设计应制定数据质量管控方案，明确：质量指标体系；质量检查点和检查方法；质量问题处理流程；质量报告和持续改进机制。数据采集汇聚采集内容电力大数据高质量数据集的采集内容应包括但不限于：用电信息采集数据：用户用电量、负荷曲线、电压电流等运行参数；气象数据：风速、光照、温度、湿度、气压等影响电力系统运行的气象要素；地理信息数据：电网拓扑结构、设备地理位置、线路路径等数据；设备运行数据：发电机、变压器、开关设备等电力设备的运行状态和参数；调度运行数据：电网频率、电压、潮流等调度运行数据；电力市场数据：电价、交易量、市场供需等数据；外部数据：社会经济数据、政策法规数据等。采集方式数据采集应采用以下方式：系统对接采集：通过API接口、数据库连接等方式从电力业务系统采集数据；物联网采集：通过传感器、智能电表、终端设备等物联网设施采集实时数据；文件导入采集：通过批量文件导入方式采集历史数据和外部数据；流式采集：通过消息队列、数据流平台等方式采集实时数据流。接口标准数据采集接口应满足以下要求：应采用标准化的通信协议；数据格式应采用标准化的格式；接口应支持数据完整性校验和异常处理机制；接口应具备身份认证和访问控制能力。汇聚流程数据汇聚应遵循以下流程：数据源接入：完成数据源的注册、认证和连接；数据抽取：按照预定策略从数据源抽取数据；数据校验：对抽取的数据进行格式校验和完整性检查；数据转换：将数据转换为统一的数据格式和编码；数据加载：将数据加载到目标存储系统中；汇聚记录：记录数据汇聚的元数据信息。校验规则数据汇聚应执行以下校验规则：格式校验：检查数据格式是否符合预定标准；完整性校验：检查数据字段是否完整、是否存在缺失；一致性校验：检查数据间逻辑关系是否一致；范围校验：检查数据值是否在合理范围内；唯一性校验：检查是否存在重复数据记录。数据预处理数据清洗数据清洗应包括以下内容：格式规范化：将数据转换为统一的格式和编码标准；错误数据修正：识别并修正数据中的错误值；重复数据去重：识别并去除重复的数据记录；噪声数据过滤：过滤数据中的噪声和无效信息。数据转换数据转换应包括以下内容：数据类型转换：将数据转换为目标数据类型；数据标准化：将数据转换为统一的度量单位和参考系；数据编码：对分类变量进行编码处理；数据归一化：将数据缩放到统一的数值范围。数据去重数据去重应满足以下要求：应建立唯一标识机制，确保数据记录的可唯一识别；应采用精确匹配和模糊匹配相结合的方法识别重复数据；去重后的数据应保留最完整、最准确的记录版本；应记录去重操作的日志和元数据信息。数据归一化数据归一化应满足以下要求：同一数据元在不同数据源中应使用统一的命名和定义；同一类型数据应使用统一的计量单位和精度；时间数据应使用统一的时间格式和时区；地理空间数据应使用统一的坐标参考系。缺失值处理缺失值处理应满足以下要求：应识别并记录数据缺失情况；缺失值处理方式应根据数据特点和应用需求确定；缺失值填充应采用合理的方法；应记录缺失值处理的日志和元数据信息。异常值检测异常值检测应满足以下要求：应采用统计学方法或机器学习方法检测异常值；异常值应经人工复核确认后方可处理；异常值处理方式应有明确依据；应记录异常值检测和处理的完整日志。数据标注标注对象电力大数据高质量数据集的标注对象应包括但不限于：图像数据：电力设备红外图像、可见光图像、遥感图像等；文本数据：电力设备检修报告、运行日志、技术文档等；时序数据：负荷曲线、电压波形、振动信号等；点云数据：输电线路、变电站等三维点云数据；音频数据：电力设备运行声音等；视频数据：电力设备运行监控视频等。标注规范数据标注应遵循以下规范：应制定详细的标注指南，明确标注目标、标注类别、标注规则和标注示例；标注类别应具有明确的定义和边界，避免歧义；标注规则应覆盖各类边缘情况和特殊情况；标注规范应根据应用场景和模型需求持续优化更新。标注流程数据标注应遵循以下流程：标注任务分配：根据标注人员的能力和任务量合理分配标注任务；标注执行：标注人员按照标注规范执行标注操作；标注审核：对标注结果进行质量审核，不合格的标注应退回修改；标注验收：对审核通过的标注结果进行验收确认；标注交付：将验收通过的标注数据交付至数据集。质量管控数据标注质量管控应满足以下要求：应建立标注质量评价指标；应设置合理的质量合格线；应建立多级审核机制；应对标注人员进行定期考核和能力评估；应建立标注质量问题反馈和整改机制。标注工具数据标注工具应满足以下要求：应支持多种数据模态的标注（图像、文本、时序、点云等）；应具备标注任务管理、进度跟踪、质量控制等功能；应支持标注结果的导入导出和格式转换；应具备标注操作的日志记录和审计功能。人员要求数据标注人员应满足以下要求：应具备电力行业相关业务知识；应经过标注规范培训和考核合格；应签署数据安全和保密协议。数据集质量评估质量指标体系电力大数据高质量数据集的质量评估应采用多维质量指标体系，包括但不限于：完整性：数据集是否包含应包含的全部数据元素，数据记录是否完整无缺失；准确性：数据是否正确反映真实情况，数据值是否准确无误；一致性：同一数据在不同位置或不同时间是否保持一致；时效性：数据是否及时更新，是否满足应用场景的时间要求；唯一性：数据记录是否具有唯一标识，是否存在重复记录；可用性：数据是否易于访问、理解和使用；规范性：数据是否符合数据标准、数据模型、业务规则和元数据要求；安全性：数据是否满足安全合规要求，敏感数据是否得到充分保护；多样性：数据集是否覆盖足够的场景和样本类型；均衡性：各类别样本分布是否均衡；可塑性：数据集是否便于扩展和适应新的应用需求。评测方法数据集质量评测应采用以下方法：自动化评测：通过自动化工具对数据集的格式、完整性、一致性等进行批量检测；抽样评测：对数据集进行随机抽样，对样本进行人工或半自动质量检查；模型验证评测：通过模型训练和测试，验证数据集对模型性能的提升效果；专家评审：邀请电力行业和人工智能领域专家对数据集质量进行综合评审。评测流程数据集质量评测应遵循以下流程：评测准备：确定评测范围、评测指标、评测方法和评测工具；评测执行：按照评测方案对数据集进行全面评测；结果分析：对评测结果进行统计分析，识别质量问题；评测报告：编制质量评测报告，给出质量等级和整改建议；问题整改：针对发现的质量问题制定整改措施并落实；复评验证：对整改后的数据集进行复评验证。数据集存储与管理存储格式数据集存储格式应满足以下要求：应采用标准化的数据存储格式，确保数据的可读性和可移植性；应根据数据类型选择合适的存储格式；存储格式应支持高效的数据读写和检索操作；应统一数据标识、内容结构、来源版本、授权类型等元数据标准。元数据管理元数据管理应满足以下要求：应建立完整的元数据体系，描述数据集的内容、质量、来源、版本等信息；元数据应包含数据标识、内容描述、标注信息、版本信息、授权信息、来源信息等；元数据应与数据集一同存储和管理，确保数据与元数据的关联性；元数据应支持数据集的检索、发现和理解。版本管理版本管理应满足以下要求：应对数据集进行版本化管理，每个版本应有唯一标识；应记录每个版本的变更内容、变更时间和变更原因；应支持历史版本的追溯和回滚；版本信息应纳入元数据管理。目录管理目录管理应满足以下要求：应建立数据集目录体系，便于数据集的分类组织和检索；目录应支持多维度分类（按业务领域、数据类型、应用场景等）；目录应提供数据集的摘要信息，便于用户快速了解数据集内容；目录应支持关键词检索和条件过滤。访问控制访问控制应满足以下要求：应建立基于角色的访问控制机制；应根据数据分类分级结果设定差异化的访问权限；重要数据和核心数据的访问应实施更严格的审批流程；所有访问操作应记录完整的审计日志。生命周期运维数据集生命周期运维应满足以下要求：应建立数据集生命周期管理制度，覆盖从创建到销毁的全过程；应定期对数据集进行质量巡检和维护；应根据应用需求和数据更新情况，及时对数据集进行迭代更新；应建立数据集运维记录和问题处理台账。数据集共享与应用共享模式数据集共享应采用以下模式：内部共享：在电力企业内部各部门之间共享数据集；行业共享：在电力行业各企业之间共享数据集；对外开放：在确保安全和合规的前提下，向社会开放数据集；数据服务：通过API服务等方式提供数据集访问能力。接口规范数据集共享接口应满足以下要求：应采用标准化的API接口规范；接口应支持数据集的查询、下载、订阅等操作；接口应具备身份认证、权限控制和传输加密能力；接口应提供完整的接口文档和使用说明。安全审核数据集共享应经过严格的安全审核：共享前应进行数据安全风险评估；应审核数据是否包含敏感信息，是否需要进行脱敏处理；应审核共享对象的资质和授权；应审核共享方式和共享范围是否合规。应用适配数据集的应用适配应满足以下要求：数据集应适配主流的人工智能开发框架和工具；数据集应提供标准化的数据加载接口和示例代码；数据集应适配不同的模型训练场景；应提供数据集的应用指南和最佳实践文档。价值评估数据集的价值评估应包括：技术价值：数据集对模型性能的提升效果；业务价值：数据集对电力业务优化的贡献；经济价值：数据集建设和应用的成本效益分析；社会价值：数据集对行业发展和公共利益的贡献。数据集归档与销毁归档条件数据集满足以下条件之一时，应考虑归档：数据集已超过规定的保存期限；数据集已被更新版本完全替代且不再使用；数据集对应的业务应用已终止；法律法规或监管要求发生变化，数据集不再符合合规要求。归档方式数据集归档应采用以下方式：在线归档：将数据集迁移至低成本存储介质，但保持在线可访问状态；离线归档：将数据集备份至离线存储介质，离线保存；长期保存：对具有长期保存价值的数据集，采用符合长期保存标准的格式和介质保存。销毁流程数据集销毁应遵循以下流程：销毁申请：由数据管理部门提出销毁申请，说明销毁原因和范围；销毁审批：经数据安全管理部门和相关责任人审批同意；销毁执行：采用符合安全标准的方式执行数据销毁；销毁确认：对销毁结果进行验证确认，确保数据不可恢复；销毁记录：完整记录销毁过程，包括销毁时间、方式、执行人、监督人等。安全验证要求数据销毁的安全验证应满足以下要求：销毁后应进行数据不可恢复性验证；销毁验证应由独立于执行方的人员或机构进行；销毁验证结果应形成书面报告并存档；涉及重要数据和核心数据的销毁，应接受监管部门监督。技术要求数据元标准电力大数据高质量数据集的数据元应满足以下要求：数据元应具有唯⼀的标识符和明确的定义；数据元的命名、定义、数据类型、表示格式等应遵循统一的标准规范；同一数据元在不同数据集中的定义和表示应保持一致；数据元的变更应经过评审和审批，并保持版本追溯。编码标准数据集编码应满足以下要求：电力设备、场站、线路等核心实体的编码应遵循电力行业统一编码规则；编码应具备唯一性、稳定性和可扩展性；编码规则应有明确的文档说明。格式标准数据集格式应满足以下要求：数据集应包含完整的元数据信息；数据文件应采用开放、标准的文件格式；数据集应支持主流数据处理工具和平台的读取。接口标准数据集相关接口应满足以下要求：数据采集接口、共享接口、查询接口等应遵循统一的接口规范；接口应支持标准化的数据交换格式；接口应提供明确的版本管理机制；接口变更应保持向后兼容。技术架构数据集建设的技术架构应满足以下要求：应采用分层、模块化的架构设计，各层之间职责清晰、接口明确；应采用分布式架构，支持数据规模的水平扩展；应具备高可用架构设计，关键组件应实现冗余部署；应支持云原生部署和容器化运行。性能指标数据集建设相关系统和平台应满足以下性能指标：数据采集响应时间：实时数据采集延迟不超过5秒；数据查询响应时间：常规查询响应时间不超过3秒，复杂查询响应时间不超过30秒；数据吞吐量：批量数据处理吞吐量不低于100MB/s；并发量：支持不低于100个并发用户的访问和操作；数据标注平台响应时间：标注界面的操作响应时间不超过2秒；数据集加载时间：10GB级标准规模数据集加载到模型训练环境的时间不超过10分钟。安全合规要求数据分类分级电力大数据高质量数据集建设应落实数据分类分级制度：应按照GB/T43697—2024对电力数据进行分类分级；能源行业数据应分为一般数据、重要数据、核心数据三个等级；应根据数据分级结果，制定差异化的安全保护策略和访问控制措施；数据分类分级结果应定期评审和更新。访问控制数据集访问控制应满足以下要求：应建立基于身份认证和权限管理的访问控制体系；应遵循最小权限原则，用户仅被授予完成工作所需的最小权限；重要数据和核心数据的访问应实施多因素认证；应定期审查用户权限，及时回收过期或不再需要的权限。加密传输与存储数据加密应满足以下要求：数据在传输过程中应采用加密协议；重要数据和核心数据在存储过程中应采用加密存储；加密算法应采用国家密码管理部门认可的算法；密钥管理应遵循密钥安全管理规范。隐私保护数据隐私保护应满足以下要求：数据集建设中涉及个人信息的处理应符合《中华人民共和国个人信息保护法》的要求；涉及个人信息的电力数据应进行脱敏处理；数据共享和对外开放前应进行隐私风险评估；应建立隐私保护管理制度和投诉处理机制。审计追溯数据审计追溯应满足以下要求：应记录数据集建设全过程的完整审计日志；审计日志应包括操作主体、操作时间、操作内容、操作结果等信息；审计日志应按照GB/T