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。
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。
一、行业痛点及 IoTDB 对应优势
(1)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。
(2)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。
(3)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。
(4)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。
(5)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。
二、解决方案架构
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。
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。
三、应用场景及部分用户
场景类型1:智能发电
(1)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。
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。
(3)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%。
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。
(1)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。
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。
(3)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。