TDengine：2025电力行业数字化转型白皮书

高性能、分布式的物联网、工业大数据平台本白皮书内容受版权法保护，未经公司或其许可人的书面许可，任何人不得将白皮书中的任何内容以任何方式进行复制、经销、翻印、以超级链路连接或传送、存储于信息检索系统或者其他任何商业目的的使用。版权申明电力行业数字化转型TDengine 驱动数据管理和实时监控解决方案写在前面 电力行业作为国家基础设施的基石，肩负着向全社会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运作对于维护国家的安全、促进经济的繁荣以及提升民众的生活水平至关重要。TDengine，作为一款以时序数据库为核心的大数据平台，凭借其突破性的底层技术创新、卓越的性能和稳定性，持续助力电力行业提高运营效率与可靠性，为电力行业的数字化转型提供了独到的视角和深刻的洞察力。在电力行业的深耕中，我们凭借深厚的项目经验，不断深化对行业特性的理解，并精准把握业务的核心痛点与需求。本文首先深入剖析了传统数据管理方案的局限性，进而明确了 TDengine 在解决这些问题中的关键角色。通过细致的分析，我们逐步展示了 TDengine 如何助力电力行业的数字化转型，并显著提升业务成效。我们整合这些内容，旨在让读者更全面地了解电力行业的挑战、技术需求以及TDengine 在其中的作用和价值。随着智能电网和新能源的快速发展，电力行业正面临数智化转型的挑战。这一转型不仅涉及到技术层面的革新，也关系到整个行业的运营模式和管理方式。新型电力系统强调的是智能化、自动化和信息化，旨在通过先进的信息技术和通信技术，实现电网的高效运行和能源的优化配置。这种转型使得电力行业能够更好地适应可再生能源的接入，提高电网的可靠性和灵活性，同时也为应对气候变化和实现可持续发展提供了新的解决方案。电力行业的数智化转型，是实现能源革命和构建清洁、低碳、安全、高效的能源体系的关键一步。电力行业概述行业背景、业务痛点与需求行业背景、业务痛点与需求0 1当前，电力行业正处于关键转型期，面临着从技术升级到经济适应、从供需管理到数据安全等多方面挑战。这些挑战要求行业不仅要在技术层面进行革新以融入新能源和智能电网，还要优化电力调度以应对日益复杂的供需关系，最终在经济层面寻求成本效益的平衡。在这一转型过程中，电力行业需要面对的不仅是宏观层面的技术、经济、供需管理以及数据安全等挑战，还包括一系列战略性和技术性的挑战。这些挑战直接影响电力系统的运行效率和可靠性，具体表现为以下业务痛点：业务痛点分析010102行业背景、业务痛点与需求电力监控系统需要实时分析和响应，这对于确保电网的稳定运行和电力供应的连续性至关重要。然而，在大数据量环境下，复杂的计算任务常常耗时过长，难以满足对实时性的要求。这种处理时效性低的问题限制了电力系统对突发事件的快速响应能力，进而影响了电网的可靠性和运行效率。处理时效性低 (实时监控与分析需求)随着电力行业对实时数据和智能分析需求的日益增长，预测性维护技术的需求也相应上升。然而，面对源荷剧烈波动以及多要素、强随机性、大扰动等特点，传统技术在实现精确预测方面显得力不从心。这种预测精确性的不足不仅影响了设备维护的效率，也增加了电网运行的风险。预测精确性差 (预测性维护的迫切性)针对数据管理难题，电力行业需要一个强大的数据管理和分析平台，以实现数据的高效存储、快速处理和深度分析，从而提升决策质量和响应速度，而平台的建设需要融入更具创新性和多元化的技术。数据管理和分析能力提升这些挑战和痛点清晰地指出了电力行业在数字化和智能化转型中的关键需求。这些需求不仅限于技术层面的更新换代，还包括运营策略和管理方式的革新。正是这些需求，引导着电力行业朝着更高效率和更智能化的未来发展。需求具体如下：业务需求提炼随着分布式新能源的大规模并网，电力行业产生的数据量呈井喷式增长。这不仅对数据存储提出了高要求，也对数据实时处理和分析能力构成挑战。传统电网技术在全面、准确地建模和管理数据方面力不从心，传统数据库更难以应对数据的高速增长和实时处理需求。数据管理难 (数据量激增与管理挑战)需要实时监控电网状态并快速响应突发事件，以提升监控的实时性和准确性，以确保电网的稳定运行和电力供应的连续性，从而显著提高电力设备监控的实时性，这对产品的选型和技术指标提出了要求。实时监控与快速响应能力需要重点关注智能化电力调度系统和精确的预测性维护解决方案，以提高电网的响应速度和可靠性，减少设备维护的不确定性和风险，这主要体现在数据处理和分析方法对业务的影响。智能化电力调度与决策支持03行业背景、业务痛点与需求传统数据管理方案虽是信息技术进步的成果，但它们并非为应对新型电力系统的复杂性而量身定制。因此，在电力行业，这些方案面临着多重挑战，主要由于它们在适应行业快速演变和应对数据量爆炸性增长方面的不足。具体来看，这些数据库在应对电力行业日益增长的复杂数据场景时显得捉襟见肘，特别是在性能方面，它们难以满足电网实时监控和设备管理对于高并发处理和即时响应的需求。随着数据量的持续攀升，传统数据库在可扩展性方面也显现出短板，它们往往难以以经济高效的方式进行水平扩展，以适应数据存储和处理需求的不断变化。同时，维护这些系统的成本也在持续增加，为电力企业带来了额外的运营和维护负担。04传统数据管理方案的局限传统数据管理方案的局限0 2传统关系型数据库普遍适用于低频监控场景和电力一区 SCADA，但在分布式环境中，它们却普遍面临性能和扩展能力不足的问题，特别是随着数据量的增加，查询速度会逐渐变慢，且由于它们并非专为时序数据优化，在处理海量时序数据时读写性能较低。传统关系库的局限典型场景：低频监控场景、电力一区 SCADA分布式环境中的性能和扩展性有限数据量越大，查询越慢不专为时序数据优化，海量时序数据读写性能低典型场景：工业大数据平台、舆情电商组建多而杂，架构臃肿虽然支持分布式，但效率低硬件、人力维护成本非常高典型场景：非结构化数据管理、爬虫数据计算实时性差，查询相应效率低计算内存、CPU 开销巨大没有专门针对时序数据进行优化典型场景：SCADA 系统、生产监控系统架构陈旧、无分布式方案，无法水平扩展大多依赖特定系统，限制了跨平台能力分析能力有限，更侧重实时监控和控制系统封闭，限制了集成与共享传统关系型数据库Hadoop大数据平台传统工业实时库NoSQL数据库传统数据管理方案的局限05传统数据管理方案的局限传统工业实时数据库的典型场景往往是工业控制领域，尤其是以 SCADA 和生产监控系统为代表。尽管它们在实时监控和控制方面表现突出，但他们通常依赖于特定的系统和硬件，系统封闭会限制系统的跨平台能力，影响与其他系统的集成和数据共享。此外，实时库缺乏分布式扩展能力，架构陈旧也是行业共识。工业实时库的局限过去 20 年间，Hadoop 随着大数据时代的到来而应运而生，作为通用的分布式基础架构，尽管其在大数据处理领域有高扩展性和容错性等优点，但其局限性也不容忽视：组件众多导致架构臃肿，尽管支持分布式处理，但效率并不高，需要特定场景的优化和持续高人力运维； Hadoop 大数据平台的局限NoSQL 数据库适用于处理大规模数据，如社交媒体和大数据分析，但其局限在于计算实时性差、查询响应效率低，且计算资源消耗大。因此可