输电-变电-配电

DolphinDB 解决方案

边端实时计算，降低延迟与误报风险

在工控机上部署轻量级 DolphinDB 实例作为本地实时计算引擎，对接采集系统输出的数据流。在边端完成协议解析、实时降采样、窗口特征提取与异常检测，将高频、复杂且对时延敏感的计算前移，保障告警及时性与稳定性。

上传“事件数据包”，平衡传输与存储成本

针对每次告警自动截取告警前后时间窗的关键波形片段、降采样曲线和特征指标，组成“事件数据包”，通过安全通道（TCP/MQTT/HTTP/Kafka 等）上送至云端，在保留分析与追溯能力的同时，大幅降低带宽占用与云端存储压力。

云端统一分析，支撑跨域运行洞察

在云端部署分布式 DolphinDB 集群，统一接入来自输电线路、变电站与配电网的事件数据、降采样数据与关键波形片段，并融合调度、气象及分布式资源等外部数据，支持高并发查询与长周期历史分析。

分场景分析建模，支持精细化研判

基于统一的时序数据底座，在云端开展面向不同业务场景的分析与评估：

• 输电侧：开展覆冰、温度、风偏风险研判与通道安全边界评估；
• 变电侧：实现设备状态评估、缺陷识别与劣化趋势分析；
• 配电侧：支持电压越限分析、反向潮流影响评估、线损精细化分析及故障定位与恢复评估。

例：DolphinDB 历史数据回放功能应用：物联网设备故障分析

边云协同，形成算法闭环

边端与云端采用同一套技术栈与脚本语言，告警规则、特征计算与分析模型可在云端基于历史与事件数据进行验证和优化，再统一下发至边端执行，实现规则与模型的快速迭代。

方案价值

告警更及时

依托边端低时延计算与向量化处理能力，本地即可完成对高频数据的实时分析，使告警触发更加及时，提升输变配电运行风险的可控性。

成本更可控

通过“事件驱动上传 + 关键片段留存”的数据策略，在保留故障追溯、分析建模所需的核心信息的同时，避免全量高频数据上云，实现带宽、存储成本与分析深度之间的最优平衡。

迭代更高效

边云端同技术栈、同脚本语言，算法逻辑可复用、可迁移，显著降低迭代成本，加速智能监测与运维能力的持续演进。