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行业背景
近年来，随着能源行业数字化的一直推动，智能电网、可再生能源发电、分布式发电、微电网等技术蓬勃发展。越来越多的能源企业意识到数据管理与价值开掘对储能及能源利用有着重大意义，并开始摸索一套无效的数据库解决方案以应答分布式储能的需要。如何实现分布式储能在电网中的规模化聚合，晋升电网的运行安全性，同时加强电网对大规模及分布式可再生能源的无效消纳能力，是各大企业关注的重点。
痛点与挑战
1. 数据库治理计划有效
现有数据服务计划不仅难以实现分布式储能的聚合调控，且对大规模、跨区域多点布局的储能零碎反对难度大。如何对立纳管能源消纳、储能设施、电池模组情况等要害数据，进而进步数据管理效率和准确性显得尤为重要。
2. 能源数据采集和剖析老本昂扬
简单能源场景下，测点多且数据量宏大，随之而来的数据实时采集和存储等昂扬老本不可避免；加之，目前市面上构建储能大数据分析能力普遍存在组件繁多、运维艰难以及昂扬的硬件资源投入老本等问题。这些都在很大水平上影响了企业的计划落地与推动。
3. 函数撑持断层
分布式储能零碎中的电池、风机、空调等设施监控不足无效的函数反对，导致系统无奈精确预测和判断设施的状态与性能，问题难以及时排除、设施无奈及时培修。这给零碎的稳定性和可靠性带来了不可漠视的危险。
4. 对立可视化监控平台缺失
可视化监控平台缺失可能导致设施监测、数据分析和故障排除等工作发展不畅，进而给业务零碎带来重大的管理负担。反之，多维数据看板平台可实现对分布式储能场景的透明化治理，缩小对人力看护的需要，从而降低成本投入。
解决方案
1. 多类型数据管理
KaiwuDB 提供“时序引擎 + 关系引擎”双能力，别离对储能场景中的传感器数据（温度、湿度等）、电力数据（电池等）、器械管制状态值数据（空调等）等时序数据，以及设施信息、业务数据等关系数据进行对立汇聚与纳管。
2. 云边端一体化架构模式
- 边缘端：适配低端工控机，基于 KaiwuDB 实现对数据的采集和短期存储，反对数据实时剖析；
- 云端：通过部署 KaiwuDB 关系引擎、集成 KDP（数据服务平台），实现了数据的充沛利用，反对数据汇聚和全局剖析。
计划价值
1. 储能柜对电网的综合调节晋升
毫秒级的数据实时查问与剖析能力，可升高储能场景的决策时延，晋升储能柜对电网的综合调节能力; 并可进一步优化削峰填谷、平滑电荷、调频调峰、缓解配电阻塞等，大幅提高能源应用效率。
2. 设施利用率晋升
KaiwuDB 跨模计算与剖析能力可将生产、设施的时序类数据与设施信息、业务的关系数据进行跨模剖析，得出设施的利用率、能效关系等状况，优化设施应用调度，晋升设施利用率，缩短设施服务寿命。
3. 数据的对立汇聚和纳管能力晋升
KaiwuDB 云边端及集群的部署计划，灵便适配了储能零碎架构；基于数据订阅公布能力，可实现边缘侧和核心汇聚层同步、全局存储与简单剖析；借助 API 撑持云端利用，实现了数据的对立汇聚和纳管。
4. 数据业务价值晋升
通过多类函数，如工夫切分类、数据切分类、窗口切分类等，帮忙用户搭建业务分析模型，排查电池、空调、能耗等问题；通过流式计算性能，满足实时计算和间断查问的储能剖析需要；联合数据公布订阅、API 和 BI 报表性能，实现数据可视化，助力实现全面的业务场景监控。
