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数字能源通常泛指基于数字手艺和信息化手段 ，对能源的生产、传输、贮存、使用等环节举行升级管理 ，以提高能源生产和使用效率 ，降低生产本钱 ，镌汰情形污染。近几年 ，国家鼎力大举推动互联网、智能化手艺与电力系统的融合生长 ，能源数字化生长离不开数据收罗、存储、盘算、应用等 ，同时也对上述流程提出更高的需求与挑战。
古板数据库性能无法知足数据收罗需求：数字能源系统需要收罗大宗产能装备、传输装备、用能装备的实时数据 ，如能源产量、负荷、温度、湿度、风速等 ，数据量大且收罗频率高 ，古板数据库无法知足性能要求
长周期数据存储本钱高昂：数字能源系统需要存储海量的时序数据 ，且存储周期长 ，急需降低存储本钱时序数据
高效剖析性能薄弱：数字能源系统需对大宗时序数据举行实时盘算与聚合剖析 ，要求盘算速率快、精度高、效果可靠；古板数据库无法提供对时序数据的高效剖析能力 ，保存建设周期长 ，本钱高 ，组件多 ，运维难等问题
数据质量与服务可用性要求高：数字能源系统需要将时序数据应用于各个环节 ，如能源生产、负荷展望、能源优化调理、需求侧响应、电力市场生意等 ，对数据质量和服务可用性的要求更高
数据清静可控建设需求迫在眉睫：古板数据库清静能力偏弱 ，外洋工业实时数据库保存闭源、价钱腾贵、架构陈腐、可扩展性差等误差 ，数据清静无法包管；加之能源行业“数据库替换”趋势一直深化 ，尤其在微电网管理、虚拟电厂等场景 ，迫切需要在数据清静和可控层面举行全局安排建设
KaiwuDB 可通过 AIoT 多模数据库的能力建设 ，将传感器、生产状态、机械运行状态等时序数据与职员信息、装备信息、营业数据等关系类数据统一汇聚 ，集中处置惩罚；同时 ，KaiwuDB 可提供强盛的跨模盘算、交互盘问能力支持能源领域“云边端架构” ，针对漫衍式储能等场景提供适配性架构 ，提出适配低端能源工控机、物联网关的安排计划、云端高配服务器安排计划 ，同时提供云边端数据同步、数据订阅、集群管理等功效团结 KDP 的数据服务能力可实现能源数据周全统管 ，包管数据质量 ，提高数据服务可用性可提供云原生数据库产品解决计划 ，包括能源路由器、能源行业云的产品及服务
单节点支持每秒百万级数据入库 ，万万数据毫秒级重大聚合盘问 ，提供一站式多模数据存储和盘算服务 ，提高能源数据流转和实时羁系能力；
基于集群安排计划 ，搭配数据同步、数据订阅功效�？� ，赋能企业快速完成数据中台能力搭建 ，实现数据统一汇聚、统一剖析、统一治理 ，有用阻止数据割裂、数据指标纷歧致、数据能力重复建设的问题；
通过数据洗濯、乱序数据处置惩罚等方法大幅提升数据质量和可用性 ，充分支持 BI 剖析、AI 训练等数据应用场景；
提供强盛的时序数据聚合剖析和跨模盘算能力 ，可知足能源场景下对能源效率关系等跨模剖析需求；支持对接能源大数据平台 ，提供 Flink、Spark、Hadoop 等大数据组件接口 ，运用 KaiwuDB 强盛的时序数据剖析能力 ，增强能源行业在发电、变电、输电、配电情形的危害预警能力 ，提升能源使用效率；
通过数据压缩、降采样函数、数据生命周期管理降低存储本钱；在系统层面简化数据服务架构；依托 KaiwuDB 的多模能力和 KDP 数据服务平台功效 ，助力能源行业客户精准实验削峰填谷步伐 ，实现降本增效；
通过数据库运维权限管理、加密通讯、数据加密等手艺充分包管数据清静。
