TDengine：2025电力行业数字化转型白皮书

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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 01 01 02 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。因此可能需要特殊的优化，这些局限源于其设 计初衷是为大规模数据存储和访问优化，而非针对时序数据写入和复杂查询所导致的。 NoSQL 数据库的局限 TDengine 深耕电力行业，深知与客户保持有效沟通的关键在于同频共振——这不仅要求我 们深刻洞察客户的业务需求，更要求我们将这些需求转化为明确的技术规范与要求。在与客 户的密切互动中，我们汇聚双方的见解和专长，共同提炼出适应新型电力系统的数据管理需 求，如下： 新型电力系统的快速发展对电力企业生产运行、调度控制和安全运维提出挑战。这些挑战主 要体现在如何高效处理海量数据、适应大数据方案的灵活性需求，以及进行与电力交易紧密 相关的数据分析。TDengine 凭借其强大的海量时序数据处理能力，能够轻松应对这些问 题。其轻量级的产品可在端-边-云等多种场景中部署，有效支持电力市场化的业务需求，为 电力企业提供了一种灵活、高效的数据管理解决方案。 同时，随着电力系统采集频率的提升，TDengine 展现出了卓越的数据读写效率，满足了对 实时性要求极高的场景。对于长期存储的需求，TDengine 不仅支持时序数据分析，还与传 统工业实时库相比具有明显优势。在电力行业数智化转型的大潮中，TDengine 的新型 AI 产 品还将支持时序数据预测和时序数据异常检测的能力，为电力行业的智能化发展奠定基础。 06 TDengine 作为时序数据平台的优势 TDengine 作为时序数据平台的优势 0 3 新型电力系统下的数据管理要求 新型电力系统下的数据管理要求 新型电力系统的数据量太大 支持海量时序数据管理 (10亿级) 01 传统大数据方案过于臃肿 产品功能强大产品轻量，适用于端-边-云多场景 02 电力交易离不开数据分析 跨行业数据关联分析，助力电力市场化 03 电力系统采集频率越来越高 系统具有超高的数据读写效率 04 数据有长周期存储要求 区别于传统工业实时库，支持历史数据按需分析 05 行业数智化转型，有 AI 应用需求 需要对时序数据进行预测和异常检测 06 07 TDengine 作为时序数据平台的优势 TDengine 作为一款专为时序大数据设计打造的数据库，为新型电力系统提供了一个强大的 数据基座，之所以这样说是因为TDengine具备高性能的数据处理能力、云原生的架构设 计、全栈功能的集成以及强大的数据分析能力，满足了电力行业对于实时数据采集、存储、 分析和应用的严格要求。TDengine 的端-边-云协同能力，使其在电力系统的各个环节都能 发挥关键作用，为电力行业的数智化转型提供了坚实基础。 TDengine — 新型电力系统时序大数据基座 众所周知，TDengine 具备数据汇聚、数据存储、数据分析和数据分发的能力。其在新型电 力系统中的应用表现在能够从多种数据源如 MQTT、PI System、OPC、Kafka、InfluxDB 等高效汇聚数据。以前端 Kafka 接入为例，TDengine 可通过自定义规则引擎清洗和转化数 据，以确保数据质量。在数据存储方面，TDengine 支持实时+历史合一，展现出卓越的压 缩性能，无论是数据写入或查询需求，都能满足大规模数据的管理需求，同时其分布式设计 和多级存储策略有效降低了存储成本。对于数据分析，TDengine 不仅支持 SQL 和时序数 据函数扩展，还提供流计算和聚合分析功能，支持复杂的嵌套查询和关联查询，并通过 JDBC/ODBC 接口与第三方工具无缝集成，实现历史与实时数据的统一管理。在数据分发 方面，TDengine 提供了灵活的数据分发机制，允许精细控制数据分发的颗粒度，支持整个 数据库或部分数据的分发，并能够设置分发时长和安全 Token，简化操作流程，支持边云协 同，使得数据分发变得简单快捷。 新型电力系统时序大数据底座 数据清洗 / 转换 持久化 灵活的数据接入 （以 Kafka 为例） 支持多种数据处理方式 （实时流、计算分发、聚合分析） 面向不同类别业务场景 （发-输-变-配-用） Kafka 实时流处理 数据分发应用 实时分析 区域 n 区域 n 实时监控 电气设备 智能运维 电网调度 实时监测 配电自动化 控制 负荷 功率预测 营销支持 ... ... 基于企业版的 ETL 组件 (taoX) 接入主流数据源， 兼容电力企业现有大数据设施； 提供高性能查询、流计算、数据订阅的一站式服务； 可以做为高性能的企业级时序数据仓库，被主流计算 引擎所使用； TDengine 实时+历史 以上特性使得 TDengine 成为新型电力系统中理想的数据管理解决方案，为电力行业的数字 化转型提供了强大的技术支持。可以有效支持电力行业“发-输-配-变-用”的全链路业务能 力。以上图中【电气设备智能运维】的业务场景为例，TDengine 作为时序数据基座，展现 出其独特的性能指标和系统能力。通过实时采集电气设备的运行参数和状态数据，实现对设 备的连续监控和健康评估。TDengine 能够支持每秒超过数亿测点的数据持续写入，这一指 标确保了系统能够高效处理实时数据。同时作为时序数据基座，TDengine 还能与其他数据 平台同步数据，以支持故障预测和诊断提供支持，从而减少意外停机时间，优化维护计划。 08 TDengine 作为时序数据平台的优势 TDengine 作为一款高性能、分布式的时序大数据平台，具备以下基本功能： 核心功能与优势 TDengine 能将各种类型的数据源，包括 MQTT、OPC-UA、OPC-DA、Kafka、CSV，传 统 实时数据库如 PI System、Wonderware 等数据进行汇聚，并进行数据的清洗、加工和 转 换，确保入库数据的质量、便于集中监测和数据整体分析。 数据汇聚 TDengine 将汇聚的数据进行高效存储，通过列式存储、两级压缩以及针对不同数据类型的 不 同压缩算法等技术手段，实现了比通用数据库高十倍以上的压缩率。同时，通过按时间段 分 区、按设备分片、存算分离等技术，TDengine 提供了强大的水平扩展能力。 数据存储 TDengine 支持标准的 SQL 查询，并提供时序数据扩展函数 (如时间加权平均)。它还支持 嵌 套查询、UDF 和实时流式计算。通过标准的 JDBC、ODBC 接口，TDengine 能与众多 的可 视化、BI、AI/ML 工具，如 Grafana、Power BI 等无缝集成，方便用户进行更高级的 数据分析。 数据分析 09 TDengine 作为时序数据平台的优势 而因 TDengine 专为时序大数据而设计，具备以下核心技术优势： 通过创新存储结构，极大提高了数据处理的速度和效率，写入和查询速度提升至少 10 倍以上。 高 10 倍以上的读写性能 分布式架构能够支持 10 亿个数据采集点，轻松增加处理能力，满足海量数据不断增长的场景。 强大的水平扩展能力 采用列式存储，通过两级压缩，提高数据压缩率、降低存储成本。同 时，支持多级存储策 略，进一步优化存储资源的使用。 高效存储 TDengine 提供数据订阅功能，允许将一个数据库、一张超级表、一组表或单张表的数据、 以 及在特定时间段聚合、过滤加工处理后的数据实时分发给第三方应用。这一功能不仅实现 了数 据分发的颗粒度精细可控，而且通过权限控制及加密等措施确保了数据分发的安全。 数据分发 TDengine 产品能力 Partner A Share aggregated results Tableau/Power BI ML/AI or Other Analytics Apps PI System Site A OPC Server Site B MQTT Broker Site C Grafana Seeq Partner B Share a set of tables Partner C Share whole DB Time-Series Database for Industrial IoT AWS / Azure / GCP / On-Prem TDengine Time-Series Database for Industrial IoT AWS / Azure / GCP / On-Prem TDengine 10 TDengine 作为时序数据平台的优势 内置流计算、缓存、数据订阅、ETL 等，无需外部组件，简化系统架构，降低运维成本。 全栈数据处理能力 支持多种数据源，无需编写任何代码，仅需进行简单的配置， 即可实现数据的自动导入和标准 化处理，且支持边云协同。 零代码数据汇聚 提供基于 SQL 的查询分析、并对时序数据提供一些扩充、支 持嵌套查询、用户自定义函数 (UDF) 等，且支持实时流式计算。 强大的分析能力 通过权限控制、传输加密、文件加密、备份、容灾、IP 白名单 等提供企业级的数据安全保证。 数据安全有保证 在数字化转型的浪潮中，TDengine 为电力行业注入了新动力，带来了稳定性与可靠性的显 著提升，优化了能源分配，降低了运营成本，同时也促进了绿色可持续发展。TDengine 使 得电力系统能够高效处理和分析海量实时数据，从而实现清洁能源的高效开发与利用，增强 了设备的安全性与运营效率。它推荐了最优的能源使用方案，最大化了能源利用效率，减少 了能源浪费，并助力构建了新型的电力交易体系，为实现 “双碳” 目标提供了有力支持。 11 TDengine 对电力行业的价值 TDengine 对电力行业的价值 0 4 TDengine 通过高效的数据写入和查询性能，实时监控和分析电网运行数据，及时发现并处理潜 在的设备故障和异常，减少意外停机时间，优化运行效率。此外，TDengine 支持亿级测点的数 据采集和存储管理，使得分析维度和深度更广，可以进一步优化发电企业的生产效率、提高发 电量。在储能侧，TDengine 技术升级带来的精细化管理可以直接减少能源浪费。这些技术特性 和产品功能都能在提升电力企业的运营效率和经济效益方面发挥作用。 进一步提升电力企业效益 TDengine的高性能处理能力、高压缩比节省资源，以及产品易于使用和安全稳定的特点，显著 提升了电力企业的市场竞争力和经济效益。TDengine作为极简的时序数据处理平台，内置了消 息队列、缓存、流式计算等功能，避免了应用集成 Kafka、Redis、HBase、Spark 等软件的复 杂性，从而大幅降低系统的复杂度和应用开发及运营成本。 电力运营持续降本增效 TDengine 全面支持主流的国产化平台，包括国产 CPU 和国产 OS 的支持，并自身做了大量兼 容性认证，满足政策要求。同时，TDengine 从第一行代码就完全国产自主研发，产品安全可 控，这在电力行业国产化进程中具有重要意义。TDengine 已经全面支持统信、凝思、银河麒 麟、中标麒麟等主流国产操作系统，并顺利完成与龙芯、鲲鹏、海光等主流国产CPU平台兼容 性认证。这不仅响应了国家对国产化的要求，也为企业提供了安全可控的国产化解决方案，增 强了电力行业在国际竞争中的自主性和安全性。 电力行业国产化最佳实践 写在最后 � � 在未来很长一段时间，时序大数据的能力将全面赋能于新型电力系统。 通过精细化数据管理、实时监控和智能分析，不仅能够增强电网的智能 化调度管理，还能有效整合分布式新能源和提高储能系统的运作效率。 这将不断提升能源资产的运营效率，并确保关键设备的