《工业控制网络安全技术与实践》一2.6.3 电力行业的工业控制网络

简介: 本文讲的是工业控制网络安全技术与实践一2.6.3 电力行业的工业控制网络,本节书摘来华章计算机《工业控制网络安全技术与实践》一书中的第2章,第2.6.3节,姚 羽 祝烈煌 武传坤 编著 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.6.3 电力行业的工业控制网络

本文讲的是工业控制网络安全技术与实践一2.6.3 电力行业的工业控制网络,大型电厂全厂DCS采用大型局域网架构,网络架构较为复杂。以下是DCS 网络的架构说明。
(1)L1基础控制层
该层网络完成控制生产过程的功能,主要由工业控制器、数据采集卡件,以及各种过程控制输入输出仪表组成,也包括现场所有的系统间通信。可以本地实现连续控制调节和顺序控制、设备检测和系统测试与自诊断、过程数据采集、信号转换、协议转换等功能。
(2)L2监控层
该层包含各个分装置的工程师站以及操作员站,可以对生产过程进行生产过程的监控、系统组态的维护、现场智能仪表的管理。事实上,由L1 和L2 层就能进行产品的正常生产,但是在大型电厂中,为了实现生产管理智能化以及信息化,通常都会设置L3 及以上的网
络层。
(3)L3 操作管理层(集控CCR)
DCS管理层网络通过L3级交换机汇聚各分区L2层的LAN。设置全局工程师站可以对分区内所有装置的组态进行维护,查看网络内各装置的监控画面、趋势和报警。L3层设置的中心OPC服务器,可以实现对各装置实时数据的采集。
(4)L4调度管理层(厂级SIS)
SIS是实行生产过程综合优化服务的实时管理和监控系统,它将全厂DCS、PLC以及其他计算机过程控制系统(Process Control System,PCS)汇集在一起,并与管理信息系统(Management Information System,MIS)有机结合,在整个电厂内实现资源共用、信息共享,做到管控一体化。
典型情形下,现有的火电厂生产控制系统的网络拓扑图如图2-18所示。
screenshot

原文标题:工业控制网络安全技术与实践一2.6.3 电力行业的工业控制网络

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
101 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据可视化
基于图神经网络的自然语言处理:融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
本文探讨了在企业数字化转型中,大型概念模型(LCMs)与图神经网络结合处理非结构化文本数据的技术方案。LCMs突破传统词汇级处理局限,以概念级语义理解为核心,增强情感分析、实体识别和主题建模能力。通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道,整合符号方法的结构化优势与语义方法的理解深度,实现精准的文本分析。具体应用中,该架构通过预处理、图构建、嵌入生成及GNN推理等模块,完成客户反馈的情感分类与主题聚类。最终,LangGraph工作流编排确保各模块高效协作,为企业提供可解释性强、业务价值高的分析结果。此技术融合为挖掘非结构化数据价值、支持数据驱动决策提供了创新路径。
301 6
基于图神经网络的自然语言处理:融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
|
9月前
|
存储 监控 安全
网络安全视角:从地域到账号的阿里云日志审计实践
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。
590 100
|
6月前
|
存储 SQL 运维
中国联通网络资源湖仓一体应用实践
本文分享了中国联通技术专家李晓昱在Flink Forward Asia 2024上的演讲,介绍如何借助Flink+Paimon湖仓一体架构解决传统数仓处理百亿级数据的瓶颈。内容涵盖网络资源中心概况、现有挑战、新架构设计及实施效果。新方案实现了数据一致性100%,同步延迟从3小时降至3分钟,存储成本降低50%,为通信行业提供了高效的数据管理范例。未来将深化流式数仓与智能运维融合,推动数字化升级。
241 0
中国联通网络资源湖仓一体应用实践
|
5月前
|
运维 安全 网络性能优化
工业路由器:企业网络的中流砥柱和个人路由器有什么区别?卓伊凡
工业路由器:企业网络的中流砥柱和个人路由器有什么区别?卓伊凡
473 11
工业路由器:企业网络的中流砥柱和个人路由器有什么区别?卓伊凡
|
9月前
|
边缘计算 容灾 网络性能优化
算力流动的基石:边缘网络产品技术升级与实践探索
本文介绍了边缘网络产品技术的升级与实践探索,由阿里云专家分享。内容涵盖三大方面:1) 云编一体的混合组网方案,通过边缘节点实现广泛覆盖和高效连接;2) 基于边缘基础设施特点构建一网多态的边缘网络平台,提供多种业务形态的统一技术支持;3) 以软硬一体的边缘网关技术实现多类型业务网络平面统一,确保不同网络间的互联互通。边缘网络已实现全球覆盖、差异化连接及云边互联,支持即开即用和云网一体,满足各行业需求。
250 4
|
6月前
|
人工智能 Kubernetes 安全
网络安全公司前沿洞察:F5凭何成为网络安全领域的中流砥柱
网络安全公司前沿洞察:F5凭何成为网络安全领域的中流砥柱
145 4
|
7月前
|
缓存 边缘计算 安全
阿里云CDN:全球加速网络的实践创新与价值解析
在数字化浪潮下,用户体验成为企业竞争力的核心。阿里云CDN凭借技术创新与全球化布局,提供高效稳定的加速解决方案。其三层优化体系(智能调度、缓存策略、安全防护)确保低延迟和高命中率,覆盖2800+全球节点,支持电商、教育、游戏等行业,帮助企业节省带宽成本,提升加载速度和安全性。未来,阿里云CDN将继续引领内容分发的行业标准。
408 7
|
7月前
|
人工智能 运维 监控
领先AI企业经验谈:探究AI分布式推理网络架构实践
当前,AI行业正处于快速发展的关键时期。继DeepSeek大放异彩之后,又一款备受瞩目的AI智能体产品Manus横空出世。Manus具备独立思考、规划和执行复杂任务的能力,其多智能体架构能够自主调用工具。在GAIA基准测试中,Manus的性能超越了OpenAI同层次的大模型,展现出卓越的技术实力。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
GeneralDyG:南洋理工推出通用动态图异常检测方法,支持社交网络、电商和网络安全
GeneralDyG 是南洋理工大学推出的通用动态图异常检测方法,通过时间 ego-graph 采样、图神经网络和时间感知 Transformer 模块,有效应对数据多样性、动态特征捕捉和计算成本高等挑战。
270 18
GeneralDyG:南洋理工推出通用动态图异常检测方法,支持社交网络、电商和网络安全