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、贮存、使用等环节进行升级治理,以提高能源生产和利用效率,降低生产本钱,减少情况污染。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生长,能源数字化生长离不开数据收罗、存储、盘算、应用等,同时也对上述流程提出更高的需求与挑战。
古板数据库性能无法满足数据收罗需求:数字能源系统需要收罗大宗产能设备、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,数据量大且收罗频率高,古板数据库无法满足性能要求
长周期数据存储本钱高昂:数字能源系统需要存储海量的时序数据,且存储周期长,急需降低存储本钱时序数据
高效剖析性能薄弱:数字能源系统需对大宗时序数据进行实时盘算与聚合剖析,要求盘算速度快、精度高、结果可靠;古板数据库无法提供对时序数据的高效剖析能力,保存建设周期长,本钱高,组件多,运维难等问题
数据质量与效劳可用性要求高: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、能源优化调理、需求侧响应、电力市场交易等,对数据质量和效劳可用性的要求更高
数据宁静可控建设需求迫在眉睫:古板数据库宁静能力偏弱,外洋工业实时数据库保存闭源、价格腾贵、架构陈腐、可扩展性差等毛病,数据宁静无法包管;加之能源行业“数据库替换”趋势不绝深化,尤其在微电网治理、虚拟电厂等场景,迫切需要在数据宁静和可控层面进行全局安排建设
KaiwuDB 可通过 AIoT 多模数据库的能力建设,将传感器、生产状况、机械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 可提供强大的跨模盘算、交互盘问能力支持能源领域“云边端架构”,针对漫衍式储能等场景提供适配性架构,提出适配低端能源工控机、物联网关的安排计划、云端高配效劳器安排计划,同时提供云边端数据同步、数据订阅、集群治理等功效结合 KDP 的数据效劳能力可实现能源数据全面统管,包管数据质量,提高数据效劳可用性可提供云原生数据库产品解决计划,包括能源路由器、能源行业云的产品及效劳

单节点支持每秒百万级数据入库,千万数据毫秒级庞大聚合盘问,提供一站式多模数据存储和盘算效劳,提高能源数据流转和实时监管能力;
基于集群安排计划,搭配数据同步、数据订阅功效模块,赋能企业快速完成数据中台能力搭建,实现数据统一汇聚、统一剖析、统一治理,有效制止数据割裂、数据指标纷歧致、数据能力重复建设的问题;
通过数据清洗、乱序数据处理等方法大幅提升数据质量和可用性,充分支撑 BI 剖析、AI 训练等数据应用场景;
提供强大的时序数据聚合剖析和跨模盘算能力,可满足能源场景下对能源效率关系等跨模剖析需求;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 强大的时序数据剖析能力,增强能源行业在发电、变电、输电、配电情况的危害预警能力,提升能源利用效率;
通过数据压缩、降采样函数、数据生命周期治理降低存储本钱;在系统层面简化数据效劳架构;依托 KaiwuDB 的多模能力和 KDP 数据效劳平台功效,助力能源行业客户精准实施削峰填谷步伐,实现降本增效;
通过数据库运维权限治理、加密通信、数据加密等技术充分包管数据宁静。