标准规范下载简介
Q／GDW 46 10027-2019 智能抽水蓄能电站数据中心技术规范.pdf简介：
Q/GDW 4610027-2019《智能抽水蓄能电站数据中心技术规范》是由中国电力科学研究院发布的一项技术规范，它是针对智能抽水蓄能电站（Intelligent Pumped Storage Power Plant，IPSP）的数据中心建设、运行和管理制定的标准。智能抽水蓄能电站是一种利用电力系统负荷低谷时的电能，将水抽到高位水库，以备在电力系统负荷高峰时发电的可再生能源利用方式，同时具备调节电力系统频率和电压，以及储存电能的功能。
该技术规范详细规定了数据中心在智能抽水蓄能电站中的作用、设计要求、建设流程、设备选型、数据管理、信息安全、运维管理等方面的内容。它旨在促进智能抽水蓄能电站数据中心的高效运行，保障数据的安全，提升电站的运行效率和管理水平，推动电力行业的智能化和数字化进程。
Q／GDW 46 10027-2019 智能抽水蓄能电站数据中心技术规范.pdf部分内容预览：
数据元素是抽水蓄能电站数据中心处理数据的基本单位，数据元素由数据定义、属性和关系构成 在电站级数据中心中通常作为一个整体进行考虑和处理
数据资产dataasset 数据资产是新源控股有限公司拥有和控制的所有数字化资源，并能在后期应用中提高数据 带来经济利益和社会效益。
5.1智能抽水蓄能电站数据中心是公司两级数据中心体系的重要组成部分。应遵循公司统一数据标准 进行数据存储、管理和应用，以满足数据交互和共享需求。在数据存储上，公司全业务统一数据中心侧 重于存储业务管理数据，电站级数据中心侧重于存储设备数据和现场施工作业数据，两级数据中心数据 可以按需相互调用。 5.2智能抽水蓄能电站数据中心应具备统一的数据存储、计算能力，提供标准的服务访问形式，满足 电站全寿期的数据共享访问。
Q/GDW4610027—2019
DB42∕T 1243-2017 城市轨道交通地下公用移动通信网络共建工程设计规范图1电站级数据中心定位
6.1.1电站级数据中心建设应遵从公司级全业务数据中心的总体架构，为公司级全业务数据中心提供 源数据服务。 6.1.2支持电站规划设计、基建、生产运行不同期间业务需求，应能够与数字化移交平台无缝对接， 形成一个完整的数字化电站资产。 6.1.3应能支持电站层边缘计算后的前置数据接入。 6.1.4应能与电站级信息系统集成，接入生产相关数据并提供数据服务。 6.1.5电站级数据中心网络边界与管理信息大区保持一致。
图2电站级数据中心逻辑框架图
国双期人理动 据管理域内虚框范围功能宜应用公司级全业务数据中心相关功能。 6.2.3数据处理域应实现业务数据的融合共享，支撑电站应用中心建设。宜遵循公司统一数据模型和 数据架构要求，总体技术能力要求如下： a）数据接入应具备数据定时抽取、同步复制、实时数据采集、文件数据采集能力： b）数据存储层应对电站级设计、施工、设备、生产实时数据、设备运维数据、监测类数据、三 维数据等相关数据根据业务分类分库存储： c）统一数据访问应提供数据访问组件、日志存储组件、代理访问、分布式查询组件、统一元数 据管理组件
数据架构要求，总体技术能力要求如下： a）数据接入应具备数据定时抽取、同步复制、实时数据采集、文件数据采集能力： b）数据存储层应对电站级设计、施工、设备、生产实时数据、设备运维数据、监测类数据、三 维数据等相关数据根据业务分类分库存储： c）统一数据访问应提供数据访问组件、日志存储组件、代理访问、分布式查询组件、统一元数 据管理组件。 6.2.4数据分析域应基于大数据平台构建，应提供大数据计算组件、存储组件、明细数据汇总、轻度 数据汇总等组件。 a）计算组件应提供批量计算、查询计算等功能： b）存储组件应提供热点数据存储、实时数据存储和分布式文件存储功能。 6.2.5数据共享应通过数据服务总线、消息中间件等技术，为数据中心各类数据与应用服务提供统一 的注册、发布和管理平台。 6.2.6业务应用系统服务接口应遵循Q/GDW4610028一2019、Q/GDW4610030—2019，对外提供统 的数据接口服务和数据应用服务。总体技术能力要求如下： a）数据检索服务应提供对数字化电站相关数据资源的快速搜索、预览、下载功能； b）数据挖掘服务应提供关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析等相关数据挖掘分析功能： c）自助式分析服务应提供按照个性化业务分析方案，定制分析服务的功能： d）空间分析服务应提供获取单个或多个设备相关的几何对象数据的功能； e）应提供消息收发服务、订阅内容的推送服务、实时监测服务、模型组件服务，应对外提供脱 敏数据共享服务： f）应对Q/GDW4610033一2019的应用提供底层数据支撑。
的数据接口服务和数据应用服务。总体技术能力要求如下： a）数据检索服务应提供对数字化电站相关数据资源的快速搜索、预览、下载功能； b）数据挖掘服务应提供关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析等相关数据挖掘分析功能： c）自助式分析服务应提供按照个性化业务分析方案，定制分析服务的功能： d） 空间分析服务应提供获取单个或多个设备相关的几何对象数据的功能； e） 应提供消息收发服务、订阅内容的推送服务、实时监测服务、模型组件服务，应对外提供脱 敏数据共享服务： f）应对Q/GDW4610033一2019的应用提供底层数据支撑。
系统技术架构应包含基础设施、平台服务、数据服务、应用支撑、访问渠道、安全防护和运行维护 组件。详见图3智能抽水蓄能电站数据中心技术架构图。 6.3.1基础设施应为数据中心提供基础支撑。 6.3.2平台服务应为数据中心应用提供运行支撑。 6.3.3数据服务应为数据中心提供数据存储、计算、交换、管理支撑。 6.3.4应用支撑组件应具备电站所需的公共支撑服务，实现基础应用的高效共享应用。 6.3.5访问渠道应为电站级应用提供基本访问通道。 6.3.6安全防护应为数据中心安全运行提供基础保障。 6.3.7运行维护应提供调度管理、运行监控、运维服务等组件、
智能抽水蓄能电站数据中心技术架构图
智能抽水蓄能电站横向为生产控制大区（包括安全I区、安全Ⅱ区）和管理信息大区，各区之间数 据流向应为安全I区→安全ⅡI区→管理信息大区→应用中心。详见图4智能抽水蓄能电站数据中心数据 流向图。
图4 智能抽水蓄能电站数据中心数据流向图
智能抽水蓄能电站数据中心提供电站级应用IT资源池，本资源池提供可扩展的IT架构，满足数据 接入/清洗服务、数据存储集群、数据中心管理监控服务、计算分析服务集群和应用集群的部署。详见 图5智能抽水蓄能电站数据中心部署图
7.1.1支持实时数据接入
图5 智能抽水蓄能电站数据中心部署逻辑图
应具备水泵水轮机、发电电动机、调速系统、励磁系统等边缘计算前置数据区实时数据流与 汇总数据流接入功能； 应具备接收实时数据包的数据接入、解析功能： c）应具备GB级高并发、大数据量的接入处理能力。
JC／T 2554-2019 蒸养混凝土制品用惨合料7.1.2支持数据抽取与清洗
7.1.3支持数据移交接入
a）应支持遵循Q/GDW4610029一2019的数字化几何数据和信息模型的解析、转换； b） 应支持将规划设计、设备制造、施工建设、安装调试、运维修试过程中的数据，提取、转换 为符合Q/GDW4610030一2019的相关要求； C） 应支持解析、转换各设备厂家遵循Q/GDW4610029一2019的信息模型； d) 应具备几何模型轻量化功能，支持图片纹理压缩、支持模型遮挡、单元化、碎片化，切割空 间模型均匀分布，保证模型不失真； e) 应具备接入符合Q/GDW4610031一2019相关要求的数字化移交平台移交的数据； f） 应支持对不同类型、不同格式的数字化资产进行预处理与转换功能； g) 应具备对全寿命周期数字化成果，包括文件格式、数据范围、移交形式、移交内容等校验功 能； h) 2 应支持数字化成果分批、分阶段移交和大文件移交，具备断点续传功能； i） 应具备复杂数据模型、强关联数据分析清洗功能； i）应具备根据Q/GDW4610030一2019进行全自动校核与半自动校核功能
7.2.1数据存储资源池应遵循GB/T34982一2017的相关要求。 7.2.2应提供表空间或表数据存储压缩功能，提供高效的在线重组表与索引的结构和数据的功能。 7.2.3应提供与表结构和表数据相关对象结构及其数据存储的完整性和有效性的管理功能。 7.2.4应提供索引建立、维护和删除功能，提供索引碎片、索引结构及其数据存储的完整性和有效性 的管理功能。 7.2.5应提供分析检查视图、存储过程、函数与其他对象之间结构依赖的一致性和有效性的管理功能 7.2.6应支持集群的运行环境，具备备用数据库快速切换处理功能。 7.2.7应具备块存储、分布式文件存储和对象存储功能。 7.2.8非结构化数据应支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据 类型。 7.2.9应支持向量、矩阵、关联等数据类型存取。 7.2.10应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据，支持删除存储实例。 7.2.11应支持高精度数字正射影像数据及精确坐标数据存储。 7.2.12应支持数字高程模型数据、基础矢量数据、专题数据存储。 7.2.13应支持几何模型与模型属性、设计图纸、说明文档、设备量测数据以及其他业务系统数据的关 联存储。 7.2.14应具备模型索引建立功能、模型关联关系存储、模型拓扑关系管理功能，具备模型属性扩充和 数据存储横向扩容功能。 7.2.15分布式存储单节点发生故障时，应保证数据完整性，且不影响数据存取的正常服务。
7.3.2应具备数字化模型层级定义、逐层编码、压缩简化能力。 7.3.3应支持数字化模型解析、属性信息提取，具备高精度模型切片、索引、动态调度，具备碰撞检 测分析、安全距离分析、设备工程量计算能力，具备全场景、大规模模型构建、渲染及模型和空间数据 无缝融合能力。 7.3.4应具备空间影像数据坐标提取、高清影像图标碎片化处理功能，支持空间位置分析、检索功能。 7.3.5应支持批处理模式，支持大容量静态数据集抽取，具备大量持久历史数据分析能力。 7.3.6应支持流处理模式，具备对随时进入系统的“无边界”数据集进行计算的能力。 7.3.7分布式计算节点发生故障时，应具备计算结果正确，且不影响数据分析计算的正常服务和流转
7.4.1支持企业服务总线
a）应具备面向SOA基于数据、应用整合和信息共享集成功能； b） 应支持对不同格式的XMLschema、JSONschema、WSDL数据能进行深度解析并验证其格式正 确性的功能； c） 2 应支持基于Web的控制台，提供配置和监控功能，可管理部署在多个服务总线的实例，展示 服务运行状况、统计信息及服务水平告警等； d） 应支持通过发布/发现接口向服务注册中心自动或手动的发布服务副本，支持对单个服务进行 横向扩展； e）应支持可配置提供服务的API网关、路由等信息，可监控API网关的运行健康状况，出现异 常时能进行告警通知： f）应支持错误处理功能深圳凯丰花园，能够配置服务错误处理方式，支持消息跟踪，能展示直观的错误原因 并建立异常处理机制，可捕获多层异常，提供丰富的客户化信息； g）应提供服务消费日志、服务管理日志、系统监控日志查询、统计和分析的功能； h） 应支持统一配置中心的功能，对服务的可配置的信息能提供在线配置，配置信息更新后服务 能够及时发现并获取； i）应提供多角度的系统实时监控与交易报表和用户定制告警。