12 月 18 日，2025 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理大會(huì)在北京盛大召開，大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)重磅揭曉了數(shù)據(jù)智能 “星河（Galaxy）”  案例評(píng)選結(jié)果。濤思數(shù)據(jù)攜手廣西桂冠電力股份有限公司、中能拾貝科技有限公司、南方電網(wǎng)儲(chǔ)能股份有限公司信息通信分公司聯(lián)合申報(bào)的三項(xiàng)案例，從超 930  份申報(bào)項(xiàng)目中脫穎而出，成功入選 “星河（Galaxy）” 案例榜單。

對(duì)濤思數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，這不是“多拿了三張證書”這么簡(jiǎn)單。更重要的是：這些案例都來(lái)自真實(shí)的一線系統(tǒng)——發(fā)電集控、巡點(diǎn)檢、儲(chǔ)能運(yùn)維——它們能入選，意味著以 TDengine 為核心的數(shù)據(jù)底座能力，正在被越來(lái)越多關(guān)鍵行業(yè)用“工程結(jié)果”驗(yàn)證。

作為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的標(biāo)桿性評(píng)選活動(dòng)，數(shù)據(jù)智能 “星河（Galaxy）” 案例征集由中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)（CCSA  TC601）推出并啟動(dòng)。自 2017  年以來(lái)，該評(píng)選已成功舉辦九屆，持續(xù)追蹤中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)演進(jìn)與范式變革，本次征集范圍覆蓋行業(yè)數(shù)智應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫(kù)及核心系統(tǒng)、數(shù)智安全等九大核心方向，在行業(yè)內(nèi)樹立了極高的權(quán)威性與影響力，成為衡量數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用成效的重要標(biāo)尺。

這次我們聯(lián)合客戶申報(bào)的三項(xiàng)案例，分別入選其中兩個(gè)方向：“數(shù)據(jù)庫(kù)及核心系統(tǒng)”與 “行業(yè)數(shù)智應(yīng)用”。下面按三項(xiàng)案例分別展開。

數(shù)據(jù)庫(kù)及核心系統(tǒng)專項(xiàng) · 潛力案例

項(xiàng)目背景與挑戰(zhàn)

廣西桂冠電力股份有限公司是大型綜合發(fā)電企業(yè)，業(yè)務(wù)覆蓋水電、火電、風(fēng)電等多種能源形態(tài)，旗下?lián)碛?41 座水電站、1 座火電廠及 9 個(gè)風(fēng)電場(chǎng)，呈現(xiàn)出典型的跨區(qū)域、多類型電源集中管控特征。在現(xiàn)有運(yùn)行模式下，集控中心及下屬電廠在實(shí)時(shí)監(jiān)盤、運(yùn)行操作、應(yīng)急處置和調(diào)度指揮等方面長(zhǎng)期面臨信息點(diǎn)多量大、人工依賴程度高、響應(yīng)鏈路較長(zhǎng)等問(wèn)題，值班記錄與運(yùn)行分析也仍以人工整理為主，這在一定程度上制約了集控運(yùn)行效率，并對(duì)電站安全穩(wěn)定運(yùn)行提出了更高要求。

技術(shù)方案與實(shí)踐路徑

本項(xiàng)目依托桂冠電力生態(tài)云平臺(tái)建設(shè)，以 TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心數(shù)據(jù)底座，構(gòu)建覆蓋運(yùn)行監(jiān)盤、異常處置、運(yùn)行操作與輔助決策等環(huán)節(jié)的智慧運(yùn)行系統(tǒng)，推動(dòng)集控中心運(yùn)行模式由以人工為主向系統(tǒng)化、智能化方向演進(jìn)。

在系統(tǒng)底層，TDengine TSDB 通過(guò)高性能時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與壓縮能力，穩(wěn)定支撐近百萬(wàn)級(jí)實(shí)時(shí)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)接入與處理需求（系統(tǒng)運(yùn)行測(cè)點(diǎn)規(guī)模約 97 萬(wàn)），滿足秒級(jí)數(shù)據(jù)寫入與查詢要求，并支持歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期統(tǒng)一管理，在保障查詢性能的同時(shí)有效降低整體存儲(chǔ)成本。其兼容標(biāo)準(zhǔn) SQL 語(yǔ)法，支持多協(xié)議數(shù)據(jù)接入，能夠與生態(tài)云平臺(tái)及既有業(yè)務(wù)系統(tǒng)平滑集成，簡(jiǎn)化多源運(yùn)行數(shù)據(jù)的匯聚與治理流程。

在應(yīng)用層面，系統(tǒng)圍繞集控運(yùn)行核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成智能監(jiān)屏（包含 AI 巡盤、智能告警等）、智能處置、智能操控和輔助指揮等功能能力，通過(guò)對(duì)巡盤與監(jiān)控流程的系統(tǒng)化重構(gòu)，將規(guī)則模型與數(shù)據(jù)分析方法相結(jié)合，減少對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)在不同業(yè)務(wù)模塊之間的高效流轉(zhuǎn)與復(fù)用，為后續(xù)功能擴(kuò)展和能力演進(jìn)預(yù)留空間。

應(yīng)用成效

系統(tǒng)實(shí)施后，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行監(jiān)控模式的根本性轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)人工監(jiān)控升級(jí)為機(jī)器主導(dǎo)的自動(dòng)化監(jiān)控，化被動(dòng)處置為主動(dòng)預(yù)警。單臺(tái)機(jī)組增效  2-5%，主要水電機(jī)組年新增發(fā)電量約 3 億 kW.h；智能監(jiān)屏功能減少監(jiān)盤工作量 60%  以上，顯著降低運(yùn)行人員勞動(dòng)強(qiáng)度，提升監(jiān)盤準(zhǔn)確性與響應(yīng)速度。

數(shù)據(jù)庫(kù)及核心系統(tǒng)專項(xiàng) · 典型案例

項(xiàng)目背景與挑戰(zhàn)

南方電網(wǎng)儲(chǔ)能公司在推進(jìn)新建大型化學(xué)儲(chǔ)能電站過(guò)程中，啟動(dòng)了“智慧儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)”建設(shè)。與常規(guī)電站相比，化學(xué)儲(chǔ)能電站的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位規(guī)模顯著增大，單個(gè)電站測(cè)點(diǎn)數(shù)量可達(dá) 300 萬(wàn)以上，并持續(xù)產(chǎn)生高頻運(yùn)行數(shù)據(jù)，這對(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)與處理能力提出了更高要求。同時(shí)，業(yè)務(wù)側(cè)需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、高頻分析，以支持運(yùn)行狀態(tài)研判和運(yùn)營(yíng)決策。在既有實(shí)踐中，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在海量時(shí)序數(shù)據(jù)場(chǎng)景下面臨查詢響應(yīng)慢、存儲(chǔ)效率低等問(wèn)題，僅能支撐有限時(shí)間范圍的數(shù)據(jù)保存，已難以滿足儲(chǔ)能生產(chǎn)業(yè)務(wù)對(duì)性能和持續(xù)分析能力的需求。

技術(shù)方案與實(shí)踐路徑

在對(duì)多種數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)研與對(duì)比后，項(xiàng)目選用了 TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) 作為儲(chǔ)能平臺(tái)的核心數(shù)據(jù)底座，構(gòu)建統(tǒng)一的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)集群，用于支撐儲(chǔ)能電站運(yùn)行數(shù)據(jù)的集中接入與管理。

在數(shù)據(jù)寫入與存儲(chǔ)方面，TDengine TSDB 提供了高并發(fā)寫入能力，在百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)并發(fā)寫入場(chǎng)景下，能夠保障數(shù)據(jù)不積壓、不丟失、不超時(shí)，滿足儲(chǔ)能電站高頻數(shù)據(jù)持續(xù)產(chǎn)生的接入需求。同時(shí)，TDengine TSDB 內(nèi)置高壓縮比的存儲(chǔ)機(jī)制，經(jīng)實(shí)際測(cè)試，數(shù)據(jù)壓縮比可達(dá)到 30:1，顯著降低了對(duì)硬件存儲(chǔ)資源的占用。

在數(shù)據(jù)管理與分析層面，系統(tǒng)利用 TDengine TSDB 提供的數(shù)據(jù)冷熱分離機(jī)制，將三年前的數(shù)據(jù)自動(dòng)劃分至冷數(shù)據(jù)區(qū)域，降低對(duì)高性能資源的占用；三年內(nèi)的熱數(shù)據(jù)則保留在高性能存儲(chǔ)區(qū)域，用于支撐高頻、高效的查詢與分析需求。同時(shí)，TDengine TSDB 提供的滑動(dòng)窗口、滾動(dòng)窗口、極值分析等專業(yè)時(shí)序處理函數(shù)，為儲(chǔ)能運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和業(yè)務(wù)計(jì)算提供了直接支持。

應(yīng)用成效

基于 TDengine TSDB 構(gòu)建的儲(chǔ)能數(shù)據(jù)平臺(tái)，在實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景中顯著改善了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析能力。系統(tǒng)在保障高頻數(shù)據(jù)穩(wěn)定接入的同時(shí)，大幅提升了整體存儲(chǔ)效率和查詢性能：在生產(chǎn)環(huán)境中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率提升 20 倍以上，數(shù)據(jù)查詢效率提升十余倍，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)上億級(jí)數(shù)據(jù)的毫秒級(jí)響應(yīng)。

行業(yè)數(shù)智應(yīng)用專項(xiàng) · 潛力案例

項(xiàng)目背景與挑戰(zhàn)

在水電站日常運(yùn)行管理中，巡點(diǎn)檢是保障設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)巡點(diǎn)檢工作長(zhǎng)期以人工方式為主，存在作業(yè)強(qiáng)度大、周期長(zhǎng)、覆蓋范圍有限等問(wèn)題，且巡檢結(jié)果在一定程度上依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，難以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和持續(xù)優(yōu)化。隨著水電站規(guī)模擴(kuò)大和運(yùn)行復(fù)雜度提升，傳統(tǒng)巡點(diǎn)檢模式在效率、準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度等方面逐漸難以滿足精細(xì)化管理需求，亟需通過(guò)數(shù)字化和智能化手段，對(duì)巡點(diǎn)檢流程進(jìn)行系統(tǒng)性改造。

技術(shù)方案與實(shí)踐路徑

本項(xiàng)目圍繞水電站巡點(diǎn)檢業(yè)務(wù)的數(shù)字化與智能化需求展開建設(shè)，整體系統(tǒng)以 TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)作為巡點(diǎn)檢數(shù)據(jù)的核心存儲(chǔ)與管理底座，對(duì)巡檢過(guò)程中產(chǎn)生的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)行參數(shù)、任務(wù)執(zhí)行記錄等信息進(jìn)行統(tǒng)一接入與時(shí)序化管理。

在技術(shù)與架構(gòu)層面，系統(tǒng)依托智能終端與 AI 算法的協(xié)同應(yīng)用，結(jié)合云邊協(xié)同架構(gòu)，對(duì)傳統(tǒng)人工巡點(diǎn)檢模式進(jìn)行補(bǔ)充與優(yōu)化。通過(guò)多類智能終端持續(xù)采集巡檢數(shù)據(jù)，在邊緣側(cè)完成實(shí)時(shí)分析與初步判斷，并在云端進(jìn)行模型與算法的統(tǒng)一管理與持續(xù)優(yōu)化，形成“智能終端采集—邊緣實(shí)時(shí)分析—云端深度優(yōu)化”的協(xié)同模式。

在應(yīng)用層面，系統(tǒng)圍繞巡檢業(yè)務(wù)構(gòu)建面向?qū)I(yè)場(chǎng)景的智能問(wèn)答能力，通過(guò)本地化部署并針對(duì)巡檢場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化的語(yǔ)言模型，結(jié)合 RAG 技術(shù)實(shí)現(xiàn)帶溯源的精準(zhǔn)問(wèn)答支持，并引入上下文對(duì)話機(jī)制，支撐連續(xù)交互與業(yè)務(wù)理解。同時(shí)，系統(tǒng)集成結(jié)構(gòu)化輸出與任務(wù)指令觸發(fā)能力，形成從知識(shí)獲取、問(wèn)題分析到任務(wù)執(zhí)行的閉環(huán)應(yīng)用，提升巡點(diǎn)檢業(yè)務(wù)在實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景中的智能化水平與可用性。

應(yīng)用成效

目前系統(tǒng)已在桂冠電力下轄龍灘電廠、平班電廠等核心生產(chǎn)區(qū)域成功上線投運(yùn)，后續(xù)計(jì)劃推廣至 19 個(gè)小水電和 8 個(gè)大水電。在實(shí)際應(yīng)用中，巡點(diǎn)檢作業(yè)覆蓋率提升 60% 以上，故障處理響應(yīng)速度提升 90%，人力成本降低約 40%，數(shù)據(jù)利用率由 30% 提升至 90%。系統(tǒng)能夠適應(yīng)水電站高空、水下、高壓等復(fù)雜工況，無(wú)人機(jī)與機(jī)器人安全高效完成人工難以覆蓋的巡檢任務(wù)，結(jié)合面向水電設(shè)備的專屬 AI 算法與多系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互與快速響應(yīng)，顯著提升了運(yùn)行管理的安全性與可靠性。

寫在最后

三項(xiàng)案例成功入選 “星河（Galaxy）” 案例榜單，是行業(yè)對(duì) TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)實(shí)力與應(yīng)用價(jià)值的高度認(rèn)可，更是與廣西桂冠電力、南方電網(wǎng)儲(chǔ)能、中能拾貝等合作伙伴深度協(xié)同、聯(lián)合創(chuàng)新的成果。這些實(shí)踐進(jìn)一步印證了一件樸素的事實(shí)：復(fù)雜的一線系統(tǒng)問(wèn)題，正在通過(guò)更工程化、更可持續(xù)的方式被逐步解決。

無(wú)論是發(fā)電集控的智慧運(yùn)行、巡點(diǎn)檢的標(biāo)準(zhǔn)化與智能化，還是儲(chǔ)能場(chǎng)景下的海量高頻數(shù)據(jù)治理與實(shí)時(shí)分析，TDengine 參與其中的角色始終一致——用更適配工業(yè)時(shí)序場(chǎng)景的底座能力，把“數(shù)據(jù)變成可用的生產(chǎn)力”。