电力行业海量数据处理如何做？看中节能、上海电气案例分享

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为实现发电、输电、变电、配电、用电的实时智能联动，电力行业开始在传统业务之上构建信息网络、通讯网络、能源网络，运用云计算、物联网等新兴技术，大力发展数字化、信息化、智能化。在应对海量时序数据处理需求时，如关系型数据库、工业实时库、Hadoop 大数据平台在内的传统数据库解决方案问题重重，严重阻碍数字化进程。在此背景下，一些企业开始尝试进行数据架构改造，选择适合的时序数据库（Time Series Database，TSDB）产品，相关经验汇总如下：

TDengine x 中节能风力发电运维系统

“目前基于 TDengine 我们构建了中节能风电运维平台，使用后数据存储优势明显，整体压缩比在 7-8 倍，数据查询也实现了秒级响应。未来我们考虑在每个风电场站的三区部署一个单节点 TDengine，作用不只是采集和转发，还要起到时序数据质量治理以及实时模型预测的功能；而在集团侧我们会考虑基于 TDengine 构建更多更复杂的计算指标和高级模型；同时还要和任务调度引擎以及风电行业标准集成。”

业务背景

尽管中节能风力发电股份有限公司具备成熟的风电开发和运维经验，但随着在建风场逐步增多以及各类新型传感器的加装，传统运维方式越发吃力，严重限制业务发展。顺应时代潮流，数字化智能化的需求越来越强烈，其迫切需要基于海量时序数据的数据平台来支撑繁杂的运维工作。

在选型调研工作中，中节能最初尝试使用传统的工控时序数据库，但随着测点数量的增多，单机版架构已经无力支撑，后期他们尝试了 InfluxDB 和 OpenTSDB 等分布式架构的时序数据库，但性能又达不到要求。经过反复对比测试以及应用适配后，最终其选定 TDengine 作为数据平台的时序数据解决方案。

架构图

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