行业背景
从单一机组到虚拟电厂协同：
在“双碳”目标与电力市场化背景下，发电侧形态日益多元，既包括火电、风电、水电、核电、生物质等传统与新能源机组，也包括虚拟电厂聚合的分布式电源、可控负荷和储能装置。各类机组与资源单元部署了大量测点，DCS（分布式控制系统）、SCADA（数据采集与监视控制系统） 与边缘网关以毫秒级或秒级频率持续采集运行参数、环境参数与设备状态数据。
调度、生产、运维和虚拟电厂运营方需基于这些时序数据开展运行监控、健康诊断、出力与出清预测以及能效优化分析。
全源汇聚
统一接入火电、风电、水电、光伏及储能等各类电源数据，打破数据孤岛。
实时监控
对机组运行参数、环境参数与设备状态进行毫秒级实时监控与健康诊断。
智能调度
基于实时数据与预测模型，支持虚拟电厂、运营方进行出力预测与能效优化。
面临挑战
数据量大，系统性能受限
电力系统测点多、采样频率高，整体数据量大。传统数据库在长期历史存储、高并发读写与复杂分析场景下性能受限，易出现存不下、查不动的问题。
分析响应滞后，无法支撑决策
历史回溯、长期周期趋势分析以及跨机组、跨电源类型的对比分析查询耗时长，难以满足现场诊断、运行优化与市场决策的实时性要求。
系统割裂，智能应用难落地
实时流数据与历史数据分散在多套系统中，缺乏统一数据底座，数据口径不一致、调用复杂，导致模型计算、优化分析与智能调度难以形成闭环。
DolphinDB 解决方案
统一管理多源数据
将 DolphinDB 作为发电侧统一的时序数据库与计算引擎，接入 DCS/SCADA 与边缘采集系统，将高频测点数据按机组、机型、设备等业务维度统一组织与管理，支持多年历史数据在线保存，为后续分析与决策提供可靠基础。
支撑在线分析与预测决策
依托内置的时序分析、窗口计算、事件检测与流计算能力，实现设备故障征兆识别与规则告警，开展热工参数综合分析，并支撑发电功率与负荷预测模型的在线运行，提升运行分析的实时性与前瞻性。
流批一体支撑智能调度优化
统一管理流数据与历史数据，同一套代码可应用于实时分析与离线回溯，实现流批一体，为发电调度决策与能效优化提供连续、可靠的数据与计算支撑。
与业务系统联通
通过 API 与插件，将统一的数据与分析结果服务化输出，向生产管理、运维管理、调度支持系统及可视化大屏稳定提供数据支撑，实现业务系统间的高效协同与决策联动。
方案价值
显著降低数据治理成本
提供高频时序数据的高效压缩存储与列式计算能力，在大幅降低存储成本的同时，实现秒级复杂查询与聚合分析。
简化系统架构，大幅提效
将存储、实时计算、历史分析与模型运行整合在统一平台内，减少系统间数据搬运与组件耦合，降低系统集成复杂度，提升运维效率。
支撑精细化运行与科学决策
支持长时间跨度、多机组、多维度的快速对比与关联分析，为机组运行优化、能效提升与辅助决策提供坚实的数据基础。
看看 DolphinDB 如何支撑发电
侧精细化运行与智能优化
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