储能业 | 低成本部署！DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案

导语

在电力行业抽水蓄电场景中，电力集团可以基于 DolphinDB 搭建轻量化实时数仓，有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时，该方案助力集团降本增效，提升运维效率，并实现对多个电站数据的统一管理与调度，加快数字化转型步伐。

一、行业背景

构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中，抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术，正日益成为保障电力系统稳定运行和提升新能源消纳能力的重要支撑。

抽水蓄能通过在用电低谷时段利用多余的电力将水抽至高位水库，在高峰时段释放水流发电，实现能量的有效储存与利用。这一技术不仅提高了电力系统的灵活性和可靠性，降低高峰时段的购电成本，还为可再生能源的广泛应用提供了必要支持，促进了绿色能源转型。

抽水蓄能电站通常具备 1200MW-3600MW 的装机容量，采用先进的水轮机和发电机组，确保高效的能量转换。同时，配套的智能化管理系统可实时监测机组运行状态和水库水位，优化电力调度，抽水蓄能正加速迈向智能化、规模化的新阶段。

二、核心挑战

随着抽水蓄能场景对电力系统调节能力和灵活性需求的不断提高，系统在数据管理方面面临着诸多挑战，具体表现为：

• 高频数据写入瓶颈：抽水蓄能电站通常配备多套发电机组，每套机组大致包含 1 万个信号采集点。从集团层面实现统一管理的角度来看，系统需支持每秒 60 万至 100 万测点的高频数据写入，因此亟需拥有边端云一体化架构，确保各个抽蓄电站百万测点规模的数据高效、稳定地写入 IOT 平台。

• 对高效存储、极致查询的需求：系统需要对大量设备运行参数、外部环境检测数据、电网发电数据等按年存储，单个抽水蓄能电站年数据存储量大于 500 亿条数据。从集团层面看，需要存储的数据量高达千亿、甚至万亿规模。此外，在查询场景尤其是跨日期查询时，查询性能明显下滑，衰减至分钟级别，严重影响数据分析效率与运维决策时效。

• 实时计算响应滞后：抽水蓄能电站对于数据实时计算要求很高，尤其在涉及兼具抽水与发电功能的机组指标分析时，需要实现秒级计算结果输出。这对系统的计算性能和对专有电力算法（如傅里叶/波形变化算法、PCA 主成分分析算法、时域曲线相似性算法等）的支持提出了更严苛的挑战。

不难看出，高频写入、高效存储、极致查询与实时计算这四大技术瓶颈已制约抽水蓄能电站的精细化运营。为此，电力集团需要构建一套高性能、支持海量存储和多种电力算法的新型数据治理解决方案。

三、解决方案

针对以上挑战，DolphinDB 打造了一套适配电力行业的轻量级、高性能、一站式大数据解决方案，全面覆盖数据采集、存储、处理与分析等核心环节。下图展示了 DolphinDB 在抽水蓄能场景中的关键技术能力：

• 百万测点秒级高频写入：DolphinDB 在高并发场景下有着卓越的写入性能，单台 16 核 32G 服务器可实现每秒超 1.5 亿数据点的写入能力。此外，DolphinDB 支持多种电站的通信协议（如 104 协议，Restful 等）和多种源头数据流（如 Kafka 流）。用户可通过 DolphinDB 提供的插件或开发工具 API 实现数据的高效解析和接入。

• 支持单表存储万亿数据：DolphinDB 内置多个存储引擎：点位管理引擎支持电站异构数据单列存储；TSDB 存储引擎支持超 3 万列的数据存储；OLAP 存储引擎支持按照字段的列式存储，方便用户跨时间区间进行分块查找……同时，DolphinDB 提供多种数据压缩算法，数据压缩比能达到 50:1。

• 实时计算秒级响应：DolphinDB 内置多种流计算引擎框架，如时序聚合引擎、横截面引擎、异常检测引擎、涉及多个数据流的 asof join、equi join 等，可处理机组相关业务的在线实时统计。DolphinDB 支持库内计算与增量更新，数据处理延迟可控制在毫秒级，用户可基于此构建高性能实时数仓。

• 历史查询性能优异：DolphinDB 采用分区+索引技术，可以精确命中目标数据区，避免了全表扫描。即使数据日益增长，查询性能也并不会受到影响。集团可以对多家抽水蓄能电站的业务数据进行统一管理和高效分析，满足复杂业务场景下对历史趋势分析的需求。

---

未来，我们将持续深入分享 DolphinDB 在抽水蓄能场景中的应用实践，涵盖数据采集、存储与查询、实时计算以及大数据分析的全流程能力。欢迎大家关注我们，第一时间了解最新动态与技术干货！