上周，第3届电力行业数字化转型大会暨第5届电力人工智能大会在安徽合肥盛大开幕，DolphinDB 受邀出席本次大会。大会由 CPEM 全国电力设备管理网、国家能源智能电网（上海）研发中心、复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心、中国电子劳动学会双碳和能源创新工作委员会、中国人工智能学会智慧能源专业委员会、电力行业人工智能联盟、人工智能生态产业协作平台等单位联合主办。来自国家电网公司、南方电网公司、发电企业及各省、地（市）电力公司、电力科研机构、电力设计院、高等院校以及国内外从事人工智能研发和制造企业的1100+代表，共同开启了一场关于电力行业人工智能、数字化发展的智慧盛宴。
DolphinDB 荣获国产数据库技术创新奖
大会期间，第3届“智创奖”电力数智化转型技术创新应用评选颁奖典礼同期举办。DolphinDB 高性能分布式时序数据库荣获国产数据库技术创新奖，旨在表彰以“电力数字化及电力人工智能”等为代表的新技术、新产品赋能电力行业，为推动电力行业智能化、数字化做出突出贡献的企业和单位。
颁奖现场
颁奖现场
DolphinDB 电力行业相关解决方案
DolphinDB 此次亮相电力行业数字化转型大会，带来了业界领先的电力行业数据治理解决方案，引起参会技术专家的浓厚兴趣与热烈讨论。
展会现场
PART1 智能电网
1 背景
智能电网是由智能变电站，智能配电网，智能电能表，智能交互终端，智能调度，智能家电，新型储能系统等构成。每个部分都集成了大量的传感器，这些分布在全网各节点的传感器无时无刻不在收集各类数据。随着智能电网建设的不断完善，其测点的规模越来越大，达到数千万甚至上亿级别，并且单个测点将以分钟级甚至秒级的频率产生数据，将会产生海量的监控数据，而且这些数据大部分属于时序数据。
2 难点
针对智能电网构建集中式数据中心时，如何存储、处理、分析海量的监控数据成为一个难点，具体包括以下面三个方面 :
1、数据规模超大，分布密集，数据存储难：每秒需要处理的时序数据记录数可达到上亿，需支撑每秒上亿级别的写入。常规的数据处理方式根本无法满足需求。
2、数据处理实时性需求高：针对上亿的电表终端，用户在充值后要立即生效，用户产生的电量要实时的计费，并反馈给客户等场景，都需要实时的处理海量数据；针对整个电网线路监控，如果出现异常，要能及时告警等。
3、数据价值挖掘困难：电网检测点多，检测信息密集，在如此海量的数据中挖掘出有价值的信息也会遇到很大的挑战。
3 解决方案
1、灵活多变的数据模型：DolphinDB 支持宽表模型、窄表模型和点位模型，用户可以根据业务需求自由定义数据模型，同时也可以根据业务变化和演进进行变更。
2、高写入吞吐量：DolphinDB 分布式架构提供大规模的横向/纵向扩展的能力，保证高性能平稳写入的需求。
3、高效存储压缩：DolphinDB 数据分区列式存储，针对智能电网测点数据，采用时间+测点的组合分区方式达成灵活的分区存储；提供 lz4、delta、zstd、chimp 等多种压缩算法，大大提升压缩率，节约硬件资源。
4、高效的时序数据查询与分析：DolphinDB 支持标准 SQL，内置2000+分析函数，涵盖完备的数据分析工具、卓越的海量数据处理能力以及便捷的可视化工具。
PART2 电网调度 SCADA 系统
1 背景
电网调度 SCADA 系统是电力系统运行的核心，它负责电网设备实时运行数据的采集、电网设备实时运行运行状态的监控、电网设备运行实时控制和电网设备数据的处理，需要具备实时性、可靠性和开放性等特性。然而，随着电网规模的不断扩大和数据量的激增，SCADA 系统在处理时序数据方面面临诸多挑战。
2 难点
在电网调度 SCADA 系统中，时序数据的处理主要遇到以下难点：
1、数据量大：电网设备众多，产生的时序数据量巨大，对存储和计算能力提出较高要求。
2、实时性要求高：SCADA 系统需要实时监控电网运行状态，对时序数据的处理速度要求极高。
3、数据质量差：由于各种原因，时序数据可能存在缺失、异常等问题，影响数据分析的准确性。
3 解决方案
针对上述难点，DolphinDB 为电网调度 SCADA 系统提供了一套完善的解决方案：
1、数据采集：DolphinDB 提供丰富的协议对接能力，易于接入PLC、DCS 等设备传感器数据，同时也支持根据业务需要自行开发数据接口
2、高性能存储与计算：DolphinDB 采用列式存储技术，大幅提高时序数据的存储和计算性能，满足大数据量处理需求。
3、实时数据处理：DolphinDB 轻量化的流式计算框架，具备低延时、高吞吐、高性能的特性，可以实时接入电网设备产生的时序数据，并进行实时异常检测和计算，确保 SCADA 系统的高效运行。
4、数据质量管理：DolphinDB 提供数据质量检查功能，自动识别和处理缺失、异常数据，保证数据分析的准确性。
结合 DolphinDB，电网调度 SCADA 系统在处理时序数据方面将更加高效、稳定，为电网的安全、稳定、经济运行提供有力支持。
PART3 电网营销系统
1 背景
电网营销为用户提供包括智能用电、分布式能源、信息化服务、能效管理、需求侧管理、增值服务、客户关系管理及安全用电等全方位服务，旨在满足用户多元化用电需求，提升服务品质，促进电力市场健康发展。随着电力市场的不断发展，电网营销系统需要处理的数据量日益庞大，尤其是时序数据，这对营销系统的数据处理能力提出了更高要求。
2 难点
在电网营销系统中，时序数据处理面临以下几点问题：
1、测点数多：电网营销系统需要处理来自各个电力计量点的海量时序数据，特别是用户电能表与分布式光伏接入的测点数达到亿级至十亿级，测点数量呈爆炸式增长。
2、数据复杂：数据包含了电压、电流、功率等多种参数，数据类型复杂，分析难度大。
3、多源异构数据接入：需要对接用采、量测、调度等多个系统的数据。
4、需求复杂：营销系统即席查询操作占比多，需求不固定，开发周期和难度大。
5、实时性要求高：营销数据链路长、批处理延时长，营销决策需要基于数据的快速分析，对数据的实时处理能力提出了高要求。
3 解决方案
针对电网营销系统中时序数据处理的难点，DolphinDB 提供了以下解决方案：
1、分布式存储与计算：DolphinDB 采用分布式数据库架构，支持数据的水平扩展，系统可以通过增加节点来提升存储和计算能力，轻松处理亿级至十亿级的数据点。
2、多数据类型支持：DolphinDB 支持39中数据类型，涵盖数值、字符串、日期时间、向量等，能够灵活处理电压、电流、功率等复杂数据类型。
3、多源异构数据融合：DolphinDB 支持 Kafka、MQTT、MySQL、Oracle 等外部数据源数据的接入，依托丰富的插件生态，实现了多个业务系统数据的接入和融合。
4、便捷的开发方式：DolphinDB 的脚本语言和 SQL 查询语言能够快速实现即席查询，满足不固定的业务需求，降低开发难度；DolphinDB 的 GUI 和 vscode 插件提供了用户友好的开发环境。
5、低延迟计算：DolphinDB 的设计优化了数据处理的延迟，确保了营销系统能够在数据链路长、批处理延时长的环境中快速响应。
通过 DolphinDB 的这些解决方案，电网营销系统可以有效地处理海量、复杂、多源的时序数据，满足实时性和业务创新的需求。
PART 4 新能源厂站监控平台
1 背景
新能源厂站监控一体化是指通过先进的监控技术，对风电、太阳能等新能源发电厂站的运行状态进行实时监测和控制，确保发电设备的稳定运行和电能的高效产出。监控作用主要包括：实时数据采集、设备状态监测、故障预警、生产调度优化、能效分析等，是提升新能源厂站管理水平和发电效率的关键。
2 难点
随着新能源厂站的快速发展，监控系统中时序数据处理的挑战日益凸显：
1、数据量大：新能源厂站配备大量传感器，实时产生海量时序数据，对存储和计算能力提出高要求。
2、数据精度要求高：新能源监控对数据的实时性和精度要求极高，任何小的数据偏差都可能影响发电效率和设备安全。
3、复杂分析需求：需要对大量时序数据进行复杂分析，以支持故障诊断、能效优化等高级应用。
3 解决方案
DolphinDB 针对新能源厂站监控一体化的时序数据处理难点，提供了以下解决方案：
1、分布式架构：DolphinDB 的分布式数据库架构支持水平扩展，能够处理大规模时序数据，满足数据量大的需求。
2、高并发处理：DolphinDB 具备高效的数据写入和查询性能，能够应对高并发数据流，保证数据的实时处理。
3、数据精度保障：DolphinDB 支持高精度数据类型，确保数据的准确性和实时性，满足新能源监控对数据精度的要求。
4、复杂分析能力：DolphinDB 提供强大的数据分析功能，包括内置的统计分析函数、机器学习算法等，支持复杂的时序数据分析需求。
通过 DolphinDB 的解决方案，新能源厂站监控系统能够更加高效、精确地处理时序数据，为厂站的稳定运行和智能管理提供强有力的支撑。
DolphinDB 作为新一代高性能分布式时序数据库，以其卓越的技术实力和深厚的行业积淀，为新型电力系统的发展注入了强大动力。在智能电网、电网调度 SCADA 系统、电网营销系统以及新能源厂站监控平台等多个领域，DolphinDB 都展现出了其独特的价值。未来，我们将继续深耕电力行业，不断创新和优化产品，与行业同仁携手共进，共同推动电力行业的数字化转型和智能化升级，为实现更加绿色、高效、智能的电力系统贡献力量。让我们一起期待，DolphinDB 在新型电力系统建设中绽放更多光彩，共创美好未来！