通过对电力生产、传输、存储和消费过程中的海量时序数据进行采集、存储、分析以及对电力系统的实时监控、精准预测和智能调度，企业可以有效提升能源利用效率，降低运营成本，确保能源生产的安全性和可持续性，保障电网的安全稳定运行。

　　IoTDB 凭借集群高可用、低流量数据同步、跨网闸支持和优异的性能为企业提供国产化自主可控的时序数据管理解决方案，支撑企业应对大规模时序数据管理挑战，推动传统能源和可再生能源的高效管理与整合。

　　能源行业是发展国民经济的重要物质基础，对系统安全性、独立性、技术支持及时性需求高。IoTDB 源于清华大学，可为企业提供安全可靠、不依靠任何第三方系统、无后门风险、覆盖从部署到运维的全流程支持的时序数据库。

　　电力系统需确保数据管理平台的稳定运行，防止服务中断带来的影响。IoTDB 支持集群高可用，通过多副本协议，具备在有效节省资源前提下的自动故障切换和节点恢复能力，同时提供秒级扩容能力，确保关键数据的持续高效服务。

　　能源领域数据采集频率高、数据类型多样，对数据库性能要求高。IoTDB 优化了数据存储、查询和分析性能，单节点写入速度高达千万点/秒、查询响应延迟低至毫秒级，实现原始数据十倍以上无损压缩，有效节省数据存算资源。

　　作为基础行业之一，能源电力行业通过架设网闸隔离生产网、办公网，跨网数据传输压力大。IoTDB 通过协议优化、网闸适配等方式有效支持如南瑞 SysKeeper-2000 型号等多个网闸之间的跨网数据传输，实现端、边、云的无缝数据协同。

　　电力系统传感设备和远程监测点数据流量大，多端网络传输压力大，接收端数据汇聚易产生瓶颈，造成传输拥堵。IoTDB 通过传输高压缩底层文件等低流量同步机制，有效节省传输资源，降低近 90% 带宽压力及 CPU 消耗。

　　通过在 DHP、ASP-2 系统中心侧部署4台、电厂侧部署11台 IoTDB，实现 “端-边-云” 数据同步，有效减少中心侧带宽压力与成本

　　ASP-2 系统借助 IoTDB 的 UDF 函数功能进行时序数据预处理，在网络传输、降低延时、提高运算效率方面成效显著，实现分钟级故障预警

　　IoTDB 具备高并发支持能力，可支撑超过1000容器节点，超过1万 / 秒并发访问，4万在线用户；同时拥有高容量支持，支持超过30台数据服务器节点，超过 100TB 时序数据存储

　　基于 IoTDB 打造端边云一体化全景状态感知基础设施，全面覆盖电力行业数据采集、汇聚、存储、计算、共享及可视化展现全生命周期

　　IoTDB 提供轻量级、高频、低时延的数据写入和存储能力，支持实时性需求较高、能源大规模高比例接入的新型电力系统全过程监测

　　结合 Flink、Kafka、Spark 等组件实现数据计算推演和分析拟合，在线汇聚 PB 级全环节采集数据

　　三平台管理百亿级历史数据，IoTDB 应用于充电场站、光伏场站、能源智慧管控终端等业务场景

　　物联管理平台可达到千万级设备并发接入，5000万点/秒数据实时存储；实时量测数据中心支持至少500亿条数据/天存储需求以及3000万条/分钟数据处理需求

　　OpenTSDB 的运维频率较高，由于运维难度大，常需要研发工程师进行现场支持；IoTDB 较为稳定，且得益于低运维难度，远程的技术支持可以解决绝大多数问题，客户满意度明显得到提升

　　以 200MWh 容量电站的数据采集为例，总数40万测点中如同时有20万测点更新写入 IoTDB，经实践单机版写入毫无压力并保持运行稳定

　　目前已用于多地场站，基于 IoTDB 实现数据高效率实时读写，智能分析电池利用率、使用寿命等

　　基于 TsFile 文件格式实现 IoTDB 集群间跨网闸文件同步，并支持端侧向云侧数据打包上传，节省大量网络带宽

　　IoTDB 提供了丰富的 UDF 函数，满足业务需求，例如傅里叶变换、小波等专业数据处理方法的支持为分析数据提供了很大的便利

　　IoTDB 与传统时序数据库相比，存储成本与查询性能有着显著优势，替换 Druid 后节省了约20%的服务器成本，起到了明显的降本增效作用

　　基于 IoTDB 实现对热电厂故障录波器/油色谱分析仪数据，从设备性能、设备健康度等多个维度对传统发电机组各设备分析

　　目前已服务于4家电厂，11个发电机组的数据，对风机锅炉设备、发电机、变电设备等主辅机 80000+ 关键测点进行监控

　　依靠 IoTDB 实现远程设备数据监控，重点数据秒级监控，并实现设备运行状态实时感知以及远程预警处置，在此基础上实现电池全生命周期数据分析