业务背景
随着国家对新能源产业的重视和支持，储能行业迎来更加广阔的发展前景。其中，海量时序数据对提升储能利用效率、保障能源安全化运营具有重大价值。该电网综能企业需建设分布式储能场景的专业化时序数据方案，以强化分布式储能在电网中的规模化聚合与协同管控能力，增强电网安全运行能力，提升电网对大规模及分布式可再生能源的有效消纳能力，丰富电网调峰、调频、调压等多样服务手段。
业务挑战
分布式储能场景下对时序数据采集、云边协同及分析监控面临重大考验
缺少有效的云边协同的数据管理方案
项目规模超过 50 个跨区域多点布局，各站点均需要对能源消纳、储能设备、电池模组状况等数据进行统一纳管，数据分散无法有效汇聚分析，需建设高效的云边端一体化数据管理方案。
时序数据采集要求高
需实现超过 50 个站点，近百台 RK3568 国产工控机的时序数据采集，每台工控机有 2-5 万个测点，总计超过百万测点，时序数据采集要求极高。
能源数据分析成本高
原有系统依托 CDH 建立储能大数据分析能力，组件多、运维难、硬件资源投入多且成本高，无法有效形成对海量时序数据的分析。
海量设备组件缺乏高效监控手段
对大量电池、风机、空调等设备监的运行状态，缺乏众多种类的有效函数支撑，需具备多种类的数据建模能力支持预测判断，以排除问题，优化设备检修。
解决方案
客户收益
能源效率显著提升
时序数据每秒百万级写入，加上强大的毫秒级响应实时计算与分析能力，降低了储能场景的决策时延，提升了储能柜对电网的综合调节能力；并进一步优化了削峰填谷、平滑电荷、调频调峰、缓解配电阻塞等，能源效率提升超过 85%，充放电转化速度小于 100ms，硬件资源投入成本降低了 80%。
设备利用率大幅提升
KaiwuDB 的跨模计算与分析能力，可将生产、设备的时序类数据与设备信息、业务的关系数据进行跨模分析，得出设备的利用率、能效关系等情况，优化设备使用调度，提升设备利用率，延长设备服务寿命。
云边端部署，实现数据统一管理
KaiwuDB在边缘侧运行后内存使用率稳定在 50% 以下，CPU 占用率不超过 50%；基于数据订阅发布能力，实现边缘侧和中心汇聚层同步、全局存储与复杂分析后，借助API支撑云端应用，完成了数据的统一汇聚和纳管。
赋能深度监控与智能决策
KaiwuDB 提供时间切分类、数据切分类、窗口切分类等函数，帮助用户便捷地搭建业务分析模型，快速排查电池、空调、能耗等设备问题；流式计算满足储能能效分析实时需求；结合发布订阅、API及BI等功能，实现数据可视化呈现与智能决策。