IoTDB 能源电力解决方案：协助“源网储”数字化智能化转型，构建高质量新型电力系统

运行稳定、性能高效、安全可靠的时序数据库 IoTDB，赋能电力系统智慧监控、管控、调控转型。

2024 年 12 月 4 日央视新闻联播报道，今年前十月，全国可再生能源发电新增装机超过 2.3 亿千瓦，同比增长超过两成。其中，水电、风电、太阳能发电等清洁能源均实现了快速增长。可见，随着能源格局的快速变化与“双碳”战略的逐步践行，电力系统的绿色低碳转型已成为重要发展趋势。

伴随新一轮科技革命和产业革命深入发展，数字化、智能化技术在新型电力系统发电侧、电网侧、储能侧等方向逐步扩大应用，对于推动传统电力发输配用向全面感知、双向互动、智能高效转变起到关键作用。国家能源局发布的《新型电力系统发展蓝皮书》中，也明确强调“依托电力系统设备设施、运行控制等各类技术以及‘云大物移智链边’等数字技术的创新升级，构建能源数字化平台，助力构建高质量的新型电力系统”。

2024 年 12 月 4 日央视新闻报道数据

数字技术应用的首要目的应为激活发电设备、电网设施、储能设备上报的时序数据价值，而时序数据库是实现数据赋能产业升级的重要一环。通过时序数据库对电力生产、传输、存储和消费过程中的海量时序数据进行采集、存储、分析以及对电力系统的实时监控、精准预测和智能调度，能源电力企业可以有效提升能源利用效率，降低运营成本，确保能源生产的安全性和可持续性，保障电网的安全稳定运行。

作为一款运行稳定、性能高效、安全可靠的时序数据库产品，IoTDB 凭借集群高可用、低流量数据同步、跨网闸支持和优异的性能为企业提供国产化自主可控的时序数据管理解决方案，支撑企业应对大规模时序数据管理挑战，推动传统能源和可再生能源的高效管理与整合。

1. 行业痛点及 IoTDB 对应优势

痛点：自主可控需求

优势：国产自研

能源行业是发展国民经济的重要物质基础，对系统安全性、独立性、技术支持及时性需求高。IoTDB 源于清华大学，可为企业提供安全可靠、不依靠任何第三方系统、无后门风险、覆盖从部署到运维的全流程支持的时序数据库。

痛点：高可用性需求

优势：集群高可用

电力系统需确保数据管理平台的稳定运行，防止服务中断带来的影响。IoTDB 支持集群高可用，通过多副本协议，具备在有效节省资源前提下的自动故障切换和节点恢复能力，同时提供秒级扩容能力，确保关键数据的持续高效服务。

痛点：高频数据处理压力

优势：国际榜单性能第一

能源领域数据采集频率高、数据类型多样，对数据库性能要求极高。IoTDB 优化了数据存储、查询和分析性能，单节点写入速度高达千万点/秒、查询响应低至毫秒级，实现原始数据十倍以上无损压缩，有效节省数据存算资源。在国际权威物联网场景性能基准榜单 TPCx-IoT 中，IoTDB 性能指标位居第一。

痛点：网络隔离

优势：数据跨网闸支持

作为基础行业之一，能源电力行业通过架设网闸隔离生产网、办公网，跨网数据传输压力大。IoTDB 通过协议优化、网闸适配等方式有效支持如南瑞 syskeeper2000 等多个网闸之间的跨网数据传输，实现端、边、云的无缝数据协同。

痛点：传输流量大

优势：低流量数据同步

电力系统传感设备和远程监测点数据流量大，多端网络传输压力大，接收端数据汇聚易产生瓶颈，造成传输拥堵。IoTDB 通过传输高压缩底层文件等低流量同步机制，有效节省传输资源，降低近 90% 带宽压力及 CPU 消耗。

2. 解决方案架构

架构 1：单站数据管理

面向电力单场站数据管理场景，基于 IoTDB 构建的解决方案可以支持在电力场站生产过程中，将阀门、仪表、开关等关键设备记录的温度、湿度、电压、电流、功率等数据，通过用户自定义数采程序存储进 IoTDB。在保障高吞吐写入、低成本存储的基础上，IoTDB 更支持采用双活版部署，多副本管理进一步保证系统高可用，多重保障数据安全。

IoTDB 能够在控制网为 DCS/SCADA 系统提供数据支撑，面向设备控制、事件记录、告警检查等需求场景，全面构建场站侧实时性高、处理能力强、自动化程度高的电力监控系统；也能在管理网支持数据孪生服务，通过建立发电设备、厂区仿真模型，实时显示设备的运行状态与核心数据，实现电厂可视化、精细化管理，全面提升电厂生产管控与经营管理水平。

同时，IoTDB 允许网络大区间跨单向网闸进行数据同步，并支持中断自动重试、断点续传、最终一致等数据同步基本特性，在满足能源电力行业对数据安全性要求的前提下，数据流转代价进一步减小。

架构 2：多站级联汇聚

面向电力多场站数据级联汇聚场景，基于 IoTDB 构建的解决方案支持生产环境中的繁杂测点通过数采程序高频存储至场站侧单机版 IoTDB。场站侧 IoTDB 可通过流批协同机制（重点数据毫秒级实时同步、全量数据高压缩按需汇聚）实现区域数据的高效同步，多个场站 IoTDB 存储的数据可通过 IoTDB 的底层数据文件 TsFile “插拔式” 传输，实现低网络带宽、低接收端 CPU 消耗的数据传输链路，汇总至区域侧 IoTDB。

区域侧支持部署双活架构 IoTDB 接收海量数据，可利用其多副本特性实现高可用，并支持区域控制、数字孪生、智能分析等应用。运用内置同步管道 pipe，区域 IoTDB 可进一步将数据全量或降频上传到集团中心侧进行汇聚。

集团侧支持部署分布式集群 IoTDB，可充分利用分布式架构优势实现负载均衡、秒级扩容等能力，全量汇聚各区域数据，进一步支持下游应用系统实现电力交易、出力预测、报表统计、故障诊断等业务需求，保障电力系统稳定、安全、高效运行，同时支撑集团利用海量时序数据进行模型训练。

* 以上解决方案中“单机”、“双活”、“集群”的部署模式仅为示例，企业可根据需求灵活选择各点位 IoTDB 实际部署形态。

3. 应用场景及部分用户

场景类型 1：智能发电

应用场景：核电工业互联网平台（DHP）

应用举例：中核武汉

中核武汉经过全面选型与性能验证，选择 IoTDB 为核电工业互联网平台（DHP）数据服务系统核心，服务智能核电厂与核电能源数字化建设，共实现了 50.3 万个测点的实时数据接入和管理，处理了超过 4000 亿条时序数据，日增数据超 6000 万条。

作为核电工业互联网平台数据平台核心组件，IoTDB 被部署于中心侧集团数据中心，并于秦山核电、江苏核电、福清核电、海南核电、三门核电、漳州能源六大核电基地部署，数据同步机制助力中核成功实现“一总部多基地”的集中分布式数据管控。

IoTDB 同时支持中核打造了包括国产化设备可靠性管理系统（ERMs）、国产化安全生产管理系统（ASP-1）、核电厂关键与敏感设备智慧管理系统（ASP-2）、运行数字孪生系统在内的多个核电数字化应用，提供包括低频、高频数据接入、存储和查询在内的时序数据服务，实现边云一体、智能物联。

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应用场景：智能火电厂管控平台、新能源智慧运营系统

应用举例：华润电力

2023 年开始，华润电力深度应用时序数据库 IoTDB，作为火电厂智能管控平台与新能源智慧运营系统的时序数据管理核心，助力智能发电体系稳定高效运行。

针对智能火电厂场景，IoTDB 每秒需完成 100K+ 数据记录的写入，同时承担 10K+ 的实时数据的定周期（1 秒）查询及不定期的历史数据查询，不仅是数据中台的核心，还与消息队列共同构成了各智能应用的互操作枢纽。

针对新能源场景，新能源智慧运营系统的省域集控（边）和总部运管系统（云）全线采用 IoTDB 负责存储管理生产过程的所有参数、状态、报警等全量数据，I/O 测点已达 1000 万以上，数据记录达到超 10 亿条/小时，目前已实现 6 个省域、近 100 个场站的监控管理。

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应用场景：智慧能源时序数据应用系统

应用举例：大唐先一

大唐先一用 IoTDB 替换 OpenTSDB，构建智慧能源时序数据应用系统，支持智慧电厂实现全面数字化生产、管控、运营。目前，IoTDB 服务大唐集团 100 家电厂，涵盖火电、水电、风电以及光伏发电场景，每家电厂日数据量达到 17 亿及以上，存储量级达 3 万亿。替换 IoTDB 后，系统运维难度大幅降低，运维成本减少 95%。

IoTDB 性能较为稳定，读写实时数据与读取历史数据效率均达到秒级响应，并能够实现实时数据与历史数据的高性能跨区、跨网闸同步，有效支撑各类实时系统应用、SIS 系统、大数据平台服务，如智慧监盘、无人机巡检、智能调度等。

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应用场景：发电机组远程分析平台

应用举例：太极股份

太极股份使用 IoTDB 替换 Apache Druid，构建发电机组的远程分析平台，基于热电厂故障录波器/油色谱分析仪数据，从设备性能、设备健康度等多个维度对传统发电机组各设备进行分析。目前，IoTDB 已管理 4 家电厂 11 个发电机组的时序数据，对风机锅炉设备、发电机、变电设备等主辅机超 80000 关键测点进行监控，采集频次最高达纳秒级。

接入 IoTDB 后，系统运维成本减少 95%，有效支持不同数据源、不同采集频次的高通量数据写入、存储与多样查询处理。IoTDB 提供傅里叶变幻、小波等专业数据处理方法，为分析数据提供了很大的便利，基于 IoTDB 开发的热力学机理模型、评估模型等得以平稳运行，为火电机组诊断节约了人力、资金和时间成本。

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场景类型 2：智慧储能

应用场景：智慧储能运营云平台

应用举例：上海电气国轩

上海电气智慧储能运营云平台依托 IoTDB 及能源数字化技术，构建了储能系统的“端-边-云”协同系统，实现储能电站和设备的全面感知、实时监控、数据追溯、智能诊断以及储能系统的全生命周期管理。目前平台接入测点约 500 万点以上，每个测点平均每 5～10 秒更新一次数据，总数据存储量超过万亿条。

IoTDB 用以管理电池电芯、储能电池簇、集装箱储能系统、5G 通信基站备用电源、UPS 备用电源等多类储能设备监测数据，支持分析电池利用率、使用寿命等业务服务，并基于 TsFile 实现跨网闸文件同步，及端侧向云侧数据上传。其在功能、性能等方面的优势，成功帮助上海电气国轩系统从重服务蜕变为轻服务，有效降低开发难度，减轻系统运维压力，架构设计得到质的提高，并减少了企业的存储成本和计算成本。

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应用场景：清安云综合能源管理平台

应用举例：清安储能

清安储能选择使用 IoTDB 作为清安云综合能源管理平台时序数据接入、存储、查询的核心组件，支持储能设备运行状态实时感知、远程预警处置，实现电池全生命周期数据分析。IoTDB 便捷的数据取用链路也有力支撑了算法平台数据模型的离线计算任务。

应用 IoTDB 后，时序数据平均压缩比高达 90 倍，存储成本降低 99%，实现应用服务实时最新值查询、时间聚合统计查询、关键部件运行状态查询等常用查询场景毫秒级响应。因 IoTDB 的数据架构中单个设备下的物理量数量无限制，在清安储能生产环境下，2 万测点的单设备数据存储与查询性能表现良好。

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应用场景：储能业务线时序数据管理方案

应用举例：某储能厂商

某储能厂商经过深入的调研之后，在 InfluxDB 和 IoTDB 之间选择了 IoTDB 作为储能业务线的时序数据库，并直接在业务应用的 K8S 环境上进行分布式架构部署，实现云上集成应用，以实时监测电池充放电过程，为储能业务电池安全监控提供有力保障。

IoTDB 支持储能设备端每隔 5 秒上报的超过 10 万指标的全量时序数据存储，稳定实现千万级写入吞吐，可覆盖近 150 亿个测点数月上报的时序数据管理。同时，并发 10 个聚合查询场景，平均耗时小于 1 秒，有效提升数据的处理和实时分析能力。

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