光伏储能数据处理难的三个“解法”，我们为你找到了！

国轩高科在“海外某储能项目”中，需要实时监测电池安全，采集记录每次使用的充放电过程、电流/电压等值，而此类数据都带有时间戳，是典型的时序数据。为了应对未来海量的用户使用数据，其决定选择一款专业的时序数据库（Time Series Database，TSDB），并于去年在海外本地化成功部署了时序数据库 TDengine 2.x 版本。为了更便捷地进行该数据库的应用，国轩高科在今年选择将业务部署在物联网、工业大数据云服务平台 TDengine Cloud 上，其带来的最直观帮助就是全托管。

据了解，由于 TDengine Cloud 附带和 TDengine Enterprise（企业版）同级别的服务，因此国轩高科不再需要担心部署、优化、扩容、备份、异地容灾等事务，减少了开发人员的负担，可全心关注核心业务。在云服务版本选择上，由于该项目设备量暂时不多，根据官方现有的定价规则，基础版本便可满足。在经过计费方案估算器计算后，最终国轩高科选择了 1200 元/月的基础版规格。

在测试阶段，TDengine 的数据压缩率可以轻松达到 10% 以内，每秒可以写入数百万行数据，在具体实践中也很好地达到了这一压缩及写入效果；在查询方面，完美地支持了该项目中的各类查询，比如监测用电产品的健康状态、分析设备用电量趋势、使用寿命等等。值得一提的是，该应用与 TDengine Cloud 所属同一个 AWS region，因此通过使用 Private Link 功能，其应用网络就能够与云服务进行私密通信，而无需将数据通过公网传输，大大降低了写入方面的延迟，同时也进一步节约了由网络流量产生的费用。

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此前该平台使用 TimescaleDB 进行这些数据的处理，无论在读写性能，还是硬件资源上，都遇到了瓶颈，且没有集群功能。为了破解这一困境，八五信息选择接入 TDengine，主要用于光伏设备遥测实时数据的存储、查询和分析。

“此次方案改造非常成功，我们还将在后续项目中，继续拓展其分布式集群应用，构建储能电站运行情况的数字化档案，结合开发的分析算法、预测算法、数据挖掘技术，实现电站稳定性分析、效率和损耗分析、故障预测、寿命预测、性能短板定位以及热管理分析等高级分析和诊断功能。”

为帮助客户实现储能设备的最优配置和高效利用，上海电气打造“SmartOPS 储能智慧运维系统”，支持云端部署和本地部署两种方式，其中，本地部署需要重点考虑本地硬件资源的限制，如站端系统的内存、CPU 以及读写性能等，为此上海电气开始进行技术选型，以挑选适合在站端系统中部署的时序数据库。

待选数据库方案包括 OpenTSDB、InfluxDB、Apache IoTDB、TDengine、ClickHouse。基于站端本地化部署需要轻量级资源占用出发，上海电气首先排除 OpenTSDB、Apache IoTDB 以及 ClickHouse，OpenTSDB 是由于其基于 HBase 进行设计，架构比较重，而 Apache IoTDB 在资源占用方面对边缘轻量级设备也不算友好；ClickHouse 的优势是单表快，但其他方面偏弱，包括 join、管理运维都比较复杂。研发团队最终圈定在 InfluxDB 和 TDengine 中进行测试选择。在经过一系列测试对比后，TDengine 成功胜出。

TDengine 高性能的写入和聚合查询功能，能够毫秒级响应电站运行信息监视。在压缩方面，对比此前使用 InfluxDB 时 1 天 200 多 MB 的数据存储，在采集点数量相同的情况下，使用 TDengine 后，1 天的数据存储低于 70 MB，是 InfluxDB 的 1/3。在查询上，对比使用 InfluxDB 一个月时间后执行查询，内存使用率达到 80%，并且过了十分钟也没出来结果，在应用 TDengine 近1个月后，使用相同的 SQL 语句，查询只需要 0.2 秒。

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