客户案例 | DolphinDB 赋能国内最大水力发电企业，打造高效工业互联网平台

导语

中国最大的水力发电企业——长江电力，基于 DolphinDB 构建统一的工业互联网平台，在百万测点的复杂环境中实现了高效云边协同、毫秒级实时计算、多模态数据融合分析等能力。同时，系统架构大幅简化，开发周期也由数周压缩至数天。该平台不仅打破了长期存在的数据孤岛问题，更显著提升了整体业务效率与运行智能化水平。

一、背景介绍

长江电力是中国最大的水力发电企业，下辖六座国家级大型水电站，总装机容量超7169万千瓦，占全国水电总装机容量的12%。其电站群地理位置分散，横跨长江流域，分布跨度超过2000公里，管理设备测点数量达到百万级。每天，集团产生的实时数据量以 TB 为单位计。

由于设备数量庞大、分布地域广泛、监控粒度精细，长江电力对系统的存查性能、响应时效、分析能力等需求远超普通企业。为此，集团尝试构建一个能够存储海量数据、支撑智能分析和实时预警的工业互联网平台。但在建设过程中，他们遇到了传统架构难以逾越的技术瓶颈。

二、面临挑战

起初，长江电力采用的是典型的“边缘采集+云端处理”架构：边缘侧负责原始数据采集和打包，之后通过定时机制将数据上传至云端，由云端集中进行数据解析、存储和计算。存储层则依赖传统关系型数据库，配合 Java+Flink 等流处理组件构建实时处理能力。但这一架构在实际运行中暴露出了一些问题，主要体现在：

• 数据流转低效，时效性不足：由于边缘端无法实时处理数据，而是需要定时打包上传，协同延迟通常达分钟级甚至几十分钟级。这种高延迟使得现场监控、智能预警等关键功能无法有效运作，难以满足运行安全需求。
• 存储与查询存在性能瓶颈：原有系统依赖的传统组件在面对日均 TB 级数据量时已经力不从心，尤其在执行多测点关联查询、或是秒级数据降频处理（转化为分钟级展示）时，查询响应缓慢、系统负载剧增，性能严重下滑。
• 开发与运维成本高，操作复杂：原系统使用的 Java+Flink 实时清洗框架开发成本高，代码臃肿而且调试困难。历史数据分析任务往往因为 Java 内存资源不足而中断，严重影响了平台的稳定性和可用性，也阻碍了新功能的快速迭代与上线。

这些问题迫使长江电力重新审视平台底座的选型，试图寻找一个可以实现云边协同、性能更优异、易用性更强的一站式数据处理平台。

三、解决方案

经过严格选型，长江电力决定依托 DolphinDB 构建新一代工业互联网平台。该方案在六大水电站边缘侧部署轻量级 DolphinDB 节点，实现毫秒级实时计算；在云端搭建多模态存储引擎，统一管理时序数据、点位基础信息以及机组运行数据等。存储层则通过分布式分区存储万亿级数据，彻底解决数据孤岛与计算延迟问题。

四、方案效果

使用该方案后，长江电力实现了：

• 低时延云边协同架构：长江电力在六大水电站的边缘侧部署了轻量级 DolphinDB 节点，直接在本地完成数据采集、特征提取、毫秒级实时计算及预警判断，大幅减轻了数据上云的压力。边缘侧处理后的数据同步传输至云端，完成更长期的存储与历史分析，真正实现高效的云边协同。
• 多模态存储&模型，打破分析壁垒：DolphinDB 内置 OLAP、TSDB、TextDB、VectorDB 等多种存储引擎，支持时序模型、关系模型和长文本模型。研究人员可以在 DolphinDB 内对设备点位信息、传感器数据、运行日志等数据进行关联分析。这不仅消除了数据间的格式“鸿沟”，提升数据处理效率，也解决了长江电力的数据孤岛问题。
• 万亿级数据分布式存储：DolphinDB 支持按分区方式对数据进行管理，单表可存储万亿行数据。其分布式架构使系统在数据量爆炸式增长时依然能保持稳定性能，同时支持横向扩展，满足未来更多电站、更多设备接入的需求。
• 内置多种计算引擎与定制算法：DolphinDB 内置强大的实时计算框架和丰富的数据分析函数库，可完成时序数据的 ETL、多维度聚合查询和计算、实时预警和机器学习等。同时，DolphinDB 还定制开发了信号量处理插件（signal 插件，https://docs.dolphindb.cn/zh/plugins/signal/signal.html），长江电力可以用 SQL 在数据库中方便地完成傅里叶变换、小波变换等工程计算。

通过引入 DolphinDB，长江电力搭建的新一代工业互联网平台在性能、效率和稳定性方面都实现了跨越式提升。

原本的数据离线同步模式被替换为“边端实时处理+云端实时同步”的机制，系统整体响应时延大幅降低；多源数据的关联查询响应时间从分钟级缩短至秒级，复杂分析任务的处理效率提升了5-6倍；同时，DolphinDB 内置的实时计算脚本替代了 Flink 复杂流处理逻辑，开发周期从数周压缩至数天。

这一项目的成功落地使数据不再只是被动记录的载体，而是驱动智能决策、保障运行安全、释放业务潜力的关键引擎，也为传统能源行业的数字化转型探索提供了一条可推广的实践路径。

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