电力时序数据库国产化替代方案

如何实时、高效、经济地对新能源发电场站进行集中监控，进一步挖掘时序数据价值，结合AI、机器学习框架为业务场景提供大数据创新价值点，是目前各发电企业面临的挑战。TDengine作为全球最值得信赖的时序大数据产品，提供了整套从数据接入、持久化、结构化数据实时订阅、事件驱动流式计算以及高性能的读写缓存的解决方案，为发电企业发掘数据资产价值打造坚实的数字底座。

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电力时序数据库的需求与痛点

01

传统数据库难以应对大规模数据

02

大数据组件复杂，开发运维成本高

03

分析和查询实时性要求难以满足

04

电力安全要求，全部需要国产化

05

跨区跨隔离数据同步麻烦，实时性响应差

架构图

高性能、创新应用、实时历史合一、断面原始数据合一

TDengine 解决方案的优点

高性能

在支持 10 亿海量时间线的同时，还实现了极高的写入、查询吞吐和低延时

高压缩率

数据同步基于在存储压缩基础上叠加传输压缩，降低了客户传输带宽成本

高效数据接入

简单配置，快速接入 OPC、MQTT、Wonderware 等多种外部数据源

实时数据订阅

数据一旦写入时序库，即可被立即订阅消费，实时性要求高的业务应用均将受益

国产化

全面支持国产化平台，包括国产 CPU 及国产操作系统

部署灵活

支持多种部署形式，包括裸金属、虚拟机、私有云、容器化、超融合

水电厂

为什么选择 TDengine？

写入能力强悍
查询验证简单，查询效率高
高压缩率
支持多种语言连接器
标准 SQL

背景

水电厂对重要主机设备已配备基于生产运行控制的计算机监控系统和机组稳定性监测分析系统，主要从振动、气隙等状态量对主机设备的运行状态进行监测和评估；同时水电厂对水轮发电机组装设了故障录波器，用于记录机组异常和故障时的波形及动作情况，但这些监测手段仅从部分角度对机组状态进行评估，未能从多维综合的角度评估机组的安全运行情况。此外，对故障录波器记录的大量机组的电气及保护开关动作信息，未能挖掘数据的深入价值。

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风电机

为什么选择 TDengine？

TDengine 对于宽列表场各个方面的优化
last 查询速度从分钟级别迅速调整优化到了毫秒级
TDengine 能够灵活地动态扩展资源，避免资源瓶颈问题
轻松结合业务应用
标准 SQL

背景

作为全国 500 强企业，明阳集团在风电行业拥有领先实力。目前全球超过 800 个项目采用明阳各种型号风电机组，安装数量超过 15000 台。每台风电机组配备数百至上千个监测点，生成的时序数据每秒一条，每天产生亿级以上的数据量。这些数据需要实时或定期集中存储，以支持风机的集中监控和数据分析等业务应用，实现数据转化为价值的目标。为了更有效地进行时序数据管理，明阳集团选择采用 TDengine 来打造“明阳集团能源大数据应用系统”。

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碳中和·氢能

为什么选择 TDengine？

TDengine 超级表和普通表的概念非常契合我们项目的业务场景
查询更具有优势
搭建集群的成本更低廉

背景

在碳中和这个大背景下，氢能是新能源领域中与油气行业现有业务结合最紧密的一类，也是帮助油气行业早日实现碳达峰、碳中和的最佳路径之一。2022 年 7 月 16 日，阳光氢能 200Nm³/h PEM 绿电制氢系统启运发货。该套系统采用国内领先的 PEM 电解水制氢技术和 IGBT 制氢电源，工艺复杂，涉及多项国内专利技术。为了更好地监测整体生产流程数据，我们需要寻找一套满足业务和性能需求，而且具有国产知识产权的时序数据库

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