暂无图片
暂无图片
暂无图片
暂无图片
暂无图片

【免费领取】这份电力白皮书,说透你最头疼的数据问题

TDengine 2025-06-03
134

#新能源 接入比例不断上升,负荷波动频繁,储能系统迅速扩张……电力系统正在经历一场前所未有的结构性变革。而支撑这场变革的核心能力,归根到底,是对“#时序数据 ”的理解、处理和应用能力。

然而现实却是:

  • 数据量呈指数级增长,传统数据库难以支撑

  • 实时监控与响应时效性不足,系统反应滞后

  • 预测性维护与智能调度推广受限,效果打折

  • 各类系统间割裂严重,数据无法流通、统一治理难度大

......

在我们近期发布的#TDengine 电力行业数字化转型白皮书》中,便聚焦上述核心挑战,深入探讨如何通过新一代时序数据平台,重构电力系统的数据基础设施,助力行业迈向高效、智能、可持续的新阶段。





白皮书亮点抢先看

还原电力行业数据管理现状与关键挑战

#白皮书 系统梳理了新型电力系统建设背景下,企业在数据采集频率提升、数据种类复杂化、实时性与预测性分析需求增强等多方面面临的具体问题,为理解行业“为什么需要重新思考数据架构”提供了扎实背景。

客观分析主流数据方案在电力行业的适配边界

不回避问题、不绝对否定,白皮书分别从传统关系型数据库、工业实时库、大数据平台和 #NoSQL 的实际应用出发,分析它们在电力业务中可能遇到的性能瓶颈、扩展难题与集成障碍,有助于技术人员和架构师更清晰地做出系统选型判断。

提供一个“面向未来电力系统”的数据平台框架视角

围绕“数据汇聚—存储—分析—分发”四大模块,白皮书展示了一个支持边云协同、适应实时性和长期存储并存需求的数据平台设计方案。这套方案以电力行业业务场景为导向,从设备运维、储能管理到智能调度具有明确落地路径。

结合国产化要求与智能化趋势,给出实践参考

在满足国家自主可控要求方面,白皮书呈现了平台对国产软硬件的兼容情况;同时,也介绍了在预测性维护、异常检测等典型智能场景中,如何借助数据分析与 AI 能力落地,帮助企业平衡安全合规与智能升级。


如果你正在关注

  • 电力企业如何构建统一时序数据平台?

  • 如何支撑亿级测点实时写入+秒级查询?

  • 如何通过 AI 实现设备预测性维护与告警?

  • 如何实现国产化部署、支持国产操作系统和芯片?

那这份白皮书,一定值得你一读。扫描下方二维码填写问卷,即可免费获取电力行业白皮书,看看别人是如何解决你头疼的数据问题的。

·END·

往期

RECOMMEND

推荐

新版本 | TDengine 3.3.6.0 发布,8大升级亮点

新合作 | TDengine × Superset:开源界的时序可视化黄金组合 

案例分享 | 卷烟厂的数字化实践,解决三大痛点

活动推荐 | 开源之夏开启!TDengine 出题,等你来挑战 

👇 点击阅读原文,免费获取电力白皮书

文章转载自TDengine,如果涉嫌侵权,请发送邮件至:contact@modb.pro进行举报,并提供相关证据,一经查实,墨天轮将立刻删除相关内容。

评论