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 数字能源

拥有批量高速复杂查询、多维聚合等实时数据处理能力

提升数据的治理、分析与计算性能,充分挖掘数据价值


行业背景

应用场景(图1)

数字能源通常泛指基于数字技术和信息化手段,对能源的生产、传输、储存、使用等环节进行升级管理,以提高能源生产和利用效率,降低生产成本,减少环境污染。近几年,国家大力推动互联网、智能化技术与电力系统的融合发展,能源数字化发展离不开数据采集、存储、计算、应用等,同时也对上述流程提出更高的需求与挑战。


痛点与挑战

应用场景(图2)

 · 传统数据库性能无法满足数据采集需求:数字能源系统需要采集大量产能设备、传输设备、用能设备的实时数据,如能源产量、负荷、温度、湿度、风速等,数据量大且采集频率高,传统数据库无法满足性能要求

 · 长周期数据存储成本高昂:数字能源系统需要存储海量的时序数据,且存储周期长,急需降低存储成本时序数据

 · 高效分析性能薄弱:数字能源系统需对大量时序数据进行实时计算与聚合分析,要求计算速度快、精度高、结果可靠;传统数据库无法提供对时序数据的高效分析能力,存在建设周期长,成本高,组件多,运维难等问题

 · 数据质量与服务可用性要求高:数字能源系统需要将时序数据应用于各个环节,如能源生产、负荷预测、能源优化调度、需求侧响应、电力市场交易等,对数据质量和服务可用性的要求更高

 · 数据安全可控建设需求迫在眉睫:传统数据库安全能力偏弱,国外工业实时数据库存在闭源、价格昂贵、架构陈旧、可扩展性差等弊端,数据安全无法保证;加之能源行业“数据库替换”趋势不断深化,尤其在微电网管理、虚拟电厂等场景,迫切需要在数据安全和可控层面进行全局部署建设


解决方案

应用场景(图1)

 • KaiwuDB 可通过分布式多模数据库的能力建设,将传感器、生产状况、机器运行状态等时序数据与人员信息、设备信息、业务数据等关系类数据统一汇聚,集中处理;同时,KaiwuDB 可提供强大的跨模计算、交互查询能力

 • 支持能源领域“云边端架构”,针对分布式储能等场景提供适配性架构,提出适配低端能源工控机、物联网关的部署方案、云端高配服务器部署方案,同时提供云边端数据同步、数据订阅、集群管理等功能

 • 结合 KDP 的数据服务能力可实现能源数据全面统管,保证数据质量,提高数据服务可用性

 • 可提供云原生数据库产品解决方案,包含能源路由器、能源行业云的产品及服务


应用场景(图4)


方案价值

应用场景(图1)

 • 单节点支持每秒百万级数据入库,千万数据毫秒级复杂聚合查询,提供一站式多模数据存储和计算服务,提高能源数据流转和实时监管能力

 • 基于集群部署方案,搭配数据同步、数据订阅功能模块,赋能企业快速完成数据中台能力搭建,实现数据统一汇聚、统一分析、统一治理,有效避免数据割裂、数据指标不一致、数据能力重复建设的问题

 • 通过数据清洗、乱序数据处理等方式大幅提升数据质量和可用性,充分支撑 BI 分析、AI 训练等数据应用场景

 • 提供强大的时序数据聚合分析和跨模计算能力,可满足能源场景下对能源效率关系等跨模分析需求;支持对接能源大数据平台,提供 Flink、Spark、Hadoop 等大数据组件接口,运用 KaiwuDB 强大的时序数据分析能力,增强能源行业在发电、变电、输电、配电环境的风险预警能力,提升能源利用效率

 • 通过数据压缩、降采样函数、数据生命周期管理降低存储成本;在系统层面简化数据服务架构;依托 KaiwuDB 的多模能力和 KDP 数据服务平台功能,助力能源行业客户精准实施削峰填谷措施,实现降本增效

 • 通过数据库运维权限管理、加密通信、数据加密等技术充分保障数据安全


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KaiwuDB 是浪潮控股的数据库企业,面向工业物联网、数字能源、车联网、智慧产业等行业领域,提供稳定安全、高性能、易运维的创新数据软件与服务。

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