12 月 18 日，2025 数据资产管理大会在北京盛大召开，大会现场重磅揭晓了数据智能 "星河（Galaxy）" 案例评选结果。涛思数据携手广西桂冠电力股份有限公司、中能拾贝科技有限公司、南方电网储能股份有限公司信息通信分公司联合申报的三项案例，从超 930 份 申报项目中脱颖而出，成功入选 **"星河（Galaxy）"**案例榜单。
对涛思数据来说，这不是"多拿了三张证书"这么简单。更重要的是：这些案例都来自真实的一线系统------发电集控、巡点检、储能运维------它们能入选，意味着以 TDengine 为核心的数据底座能力，正在被越来越多关键行业用"工程结果"验证。
作为数据产业领域的标杆性评选活动，数据智能 "星河（Galaxy）" 案例征集由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）推出并启动。自 2017 年以来，该评选已成功举办九届，持续追踪中国数据产业的技术演进与范式变革，本次征集范围覆盖行业数智应用、数据库及核心系统、数智安全等九大核心方向，在行业内树立了极高的权威性与影响力，成为衡量数据智能领域技术创新与应用成效的重要标尺。
这次我们联合客户申报的三项案例，分别入选其中两个方向："数据库及核心系统"与 "行业数智应用"。下面按三项案例分别展开。
数据库及核心系统专项 · 潜力案例
项目背景与挑战
广西桂冠电力股份有限公司是大型综合发电企业，业务覆盖水电、火电、风电等多种能源形态，旗下拥有 41 座水电站、1 座火电厂及 9 个风电场，呈现出典型的跨区域、多类型电源集中管控特征。在现有运行模式下，集控中心及下属电厂在实时监盘、运行操作、应急处置和调度指挥等方面长期面临信息点多量大、人工依赖程度高、响应链路较长等问题，值班记录与运行分析也仍以人工整理为主，这在一定程度上制约了集控运行效率，并对电站安全稳定运行提出了更高要求。
技术方案与实践路径
本项目依托桂冠电力生态云平台建设，以 **TDengine 时序数据库**作为核心数据底座，构建覆盖运行监盘、异常处置、运行操作与辅助决策等环节的智慧运行系统，推动集控中心运行模式由以人工为主向系统化、智能化方向演进。
在系统底层，TDengine TSDB 通过高性能时序数据存储与压缩能力，稳定支撑近百万级实时测点的数据接入与处理需求（系统运行测点规模约 97 万），满足秒级数据写入与查询要求，并支持历史运行数据的长期统一管理，在保障查询性能的同时有效降低整体存储成本。其兼容标准 SQL 语法，支持多协议数据接入，能够与生态云平台及既有业务系统平滑集成，简化多源运行数据的汇聚与治理流程。
在应用层面，系统围绕集控运行核心业务场景，形成智能监屏（包含 AI 巡盘、智能告警等）、智能处置、智能操控和辅助指挥等功能能力，通过对巡盘与监控流程的系统化重构，将规则模型与数据分析方法相结合，减少对人工经验的依赖，实现运行数据在不同业务模块之间的高效流转与复用，为后续功能扩展和能力演进预留空间。
应用成效
系统实施后，实现了运行监控模式的根本性转变，从传统人工监控升级为机器主导的自动化监控，化被动处置为主动预警。单台机组增效 2-5% ，主要水电机组年新增发电量约 3 亿 kW.h ；智能监屏功能减少监盘工作量 60% 以上，显著降低运行人员劳动强度，提升监盘准确性与响应速度。
数据库及核心系统专项 · 典型案例
项目背景与挑战
南方电网储能公司在推进新建大型化学储能电站过程中，启动了"智慧储能运营平台"建设。与常规电站相比，化学储能电站的监测点位规模显著增大，单个电站测点数量可达 300 万以上，并持续产生高频运行数据，这对数据的采集、存储与处理能力提出了更高要求。同时，业务侧需要对这些数据进行实时、高频分析，以支持运行状态研判和运营决策。在既有实践中，传统关系型数据库在海量时序数据场景下面临查询响应慢、存储效率低等问题，仅能支撑有限时间范围的数据保存，已难以满足储能生产业务对性能和持续分析能力的需求。
技术方案与实践路径
在对多种数据库产品进行调研与对比后，项目选用了 TDengine 时序数据库 作为储能平台的核心数据底座，构建统一的时序数据库集群，用于支撑储能电站运行数据的集中接入与管理。
在数据写入与存储方面，TDengine TSDB 提供了高并发写入能力，在百万级数据并发写入场景下，能够保障数据不积压、不丢失、不超时，满足储能电站高频数据持续产生的接入需求。同时，TDengine TSDB 内置高压缩比的存储机制，经实际测试，数据压缩比可达到 30:1，显著降低了对硬件存储资源的占用。
在数据管理与分析层面，系统利用 TDengine TSDB 提供的数据冷热分离机制，将三年前的数据自动划分至冷数据区域，降低对高性能资源的占用；三年内的热数据则保留在高性能存储区域，用于支撑高频、高效的查询与分析需求。同时，TDengine TSDB 提供的滑动窗口、滚动窗口、极值分析等专业时序处理函数，为储能运行数据的实时分析和业务计算提供了直接支持。
应用成效
基于 TDengine TSDB 构建的储能数据平台，在实际生产场景中显著改善了数据存储与分析能力。系统在保障高频数据稳定接入的同时，大幅提升了整体存储效率和查询性能：在生产环境中，数据存储效率提升 20 倍以上 ，数据查询效率提升十余倍 ，能够实现对上亿级数据的毫秒级响应。
行业数智应用专项 · 潜力案例
项目背景与挑战
在水电站日常运行管理中，巡点检是保障设备安全稳定运行的重要环节。传统巡点检工作长期以人工方式为主，存在作业强度大、周期长、覆盖范围有限等问题，且巡检结果在一定程度上依赖个人经验，难以实现统一标准和持续优化。随着水电站规模扩大和运行复杂度提升，传统巡点检模式在效率、准确性和响应速度等方面逐渐难以满足精细化管理需求，亟需通过数字化和智能化手段，对巡点检流程进行系统性改造。
技术方案与实践路径
本项目围绕水电站巡点检业务的数字化与智能化需求展开建设，整体系统以 TDengine 时序数据库作为巡点检数据的核心存储与管理底座，对巡检过程中产生的设备状态数据、运行参数、任务执行记录等信息进行统一接入与时序化管理。
在技术与架构层面，系统依托智能终端与 AI 算法的协同应用，结合云边协同架构，对传统人工巡点检模式进行补充与优化。通过多类智能终端持续采集巡检数据，在边缘侧完成实时分析与初步判断，并在云端进行模型与算法的统一管理与持续优化，形成"智能终端采集---边缘实时分析---云端深度优化"的协同模式。
在应用层面，系统围绕巡检业务构建面向专业场景的智能问答能力，通过本地化部署并针对巡检场景进行优化的语言模型，结合 RAG 技术实现带溯源的精准问答支持，并引入上下文对话机制，支撑连续交互与业务理解。同时，系统集成结构化输出与任务指令触发能力，形成从知识获取、问题分析到任务执行的闭环应用，提升巡点检业务在实际生产场景中的智能化水平与可用性。
应用成效
目前系统已在桂冠电力下辖龙滩电厂、平班电厂等核心生产区域成功上线投运，后续计划推广至 19 个小水电和 8 个大水电。在实际应用中，巡点检作业覆盖率提升 60% 以上 ，故障处理响应速度提升 90% ，人力成本降低约 40% ，数据利用率由 30% 提升至 90%。系统能够适应水电站高空、水下、高压等复杂工况，无人机与机器人安全高效完成人工难以覆盖的巡检任务，结合面向水电设备的专属 AI 算法与多系统协同机制，实现巡检数据的实时交互与快速响应，显著提升了运行管理的安全性与可靠性。
写在最后
三项案例成功入选 "星河（Galaxy）" 案例榜单，是行业对 TDengine 时序数据库技术实力与应用价值的高度认可，更是与广西桂冠电力、南方电网储能、中能拾贝等合作伙伴深度协同、联合创新的成果。这些实践进一步印证了一件朴素的事实：复杂的一线系统问题，正在通过更工程化、更可持续的方式被逐步解决。
无论是发电集控的智慧运行、巡点检的标准化与智能化，还是储能场景下的海量高频数据治理与实时分析，TDengine 参与其中的角色始终一致------用更适配工业时序场景的底座能力，把"数据变成可用的生产力"。
TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。