Als einer der Grundpfeiler der modernen Gesellschaft stellt das Stromnetz die Grundversorgung mit elektrischer Energie für alle Bevölkerungsschichten und Tausende von Haushalten bereit. Von Privathaushalten bis zu Unternehmen, von Krankenhäusern bis zu Schulen, vom Transport bis zur Kommunikation: Stromnetze werden überall genutzt. In den letzten Jahren haben sich UHV-Konverterstationen zu einem wichtigen Bauprojekt der State Grid Corporation of China entwickelt. Während des Zeitraums des „14. Fünfjahresplans“ plant die State Grid Corporation of China den Bau eines UHV-Projekts mit „24 AC und 14.“ DC“, mit mehr als 30.000 Kilometern Leitungen und einer Konvertierungs- und Umwandlungskapazität von 340 Millionen kVA, mit einer Gesamtinvestition von 380 Milliarden Yuan.
Auf der Arbeitskonferenz 2024 des State Grid wurde vorgeschlagen, den Aufbau digitaler und intelligenter starker Stromnetze weiter voranzutreiben. Das digitale und intelligente starke Stromnetz ist eine neue Stromnetzform, die digitale und intelligente Technologien tief in den Produktions-, Betriebs- und Managementbetriebsprozess des Stromnetzes integriert. Die Entwicklung der digitalen Intelligenz hat höhere Anforderungen an die Datennutzung durch das State Grid gestellt. Durch den Aufbau von Cloud- und Stations-Zeitreihen-Datenbankplattformen kann die Effizienz der Zeitreihendatennutzung effektiv verbessert, die Nutzungskosten erheblich gesenkt und eine solide Datengrundlagengarantie für den digitalen Intelligenzaufbau des State Grid bereitgestellt werden.
Hintergrund des Projekts
Das Projekt der digitalen Konverterstation ist ein Schlüsselprojekt der digitalen Intelligenz des State Grid. Jede UHV-Konverterstation verfügt über Tausende großer und mittelgroßer intelligenter Geräte, die Präzisionsdaten im Millisekundenbereich von Hunderttausenden Messpunkten verarbeiten und so täglich Hunderte Millionen Zeilen von Zeitreihendatensätzen generieren.
Angesichts dieser enormen Anforderungen an das Schreiben von Zeitreihendaten sowie das Abfrage- und Analysemanagement können Zeitreihendatenbankprodukte wie CeresDB, InfluxDB oder selbst entwickelte Produkte auf Basis von InfluxDB, die zuvor auf der Website verwendet wurden, diese Anforderungen nicht mehr erfüllen. Gleichzeitig muss State Grid die Dateninseln an jeder Station durchbrechen und eine Datenintegration an beiden Enden der Cloud-Station erreichen.
Nach umfangreichen Recherchen und Produktleistungstests entschied sich State Grid schließlich für die Verwendung des Produkts „GreptimeDB Time Series Database Enterprise Edition“ von Greptime Technology als „Station + Cloud-Zeitreihen-Datenverwaltungsplattform“ für das Digital Converter Station-Projekt und realisierte den Digital Converter Station Die effiziente Integration und Nutzung von stationübergreifenden Zeitreihendaten und die präzise Datenverarbeitungsreaktion auf Millisekundenebene bieten eine hochwertige Datengrundlage für den digitalen Intelligenzaufbau des State Grid.
Projektherausforderungen
Mit der Beschleunigung des digitalen Aufbaus des State Grid und der rasanten Popularisierung digitaler Anwendungen werden die Anforderungen an die Qualität und Reaktionsgeschwindigkeit der zugrunde liegenden Zeitreihendaten immer höher. Die Probleme bei der Datennutzung nehmen weiter zu:
1. Zeitreihen-Dateninseln
Aufgrund der Unterschiede in der Bauzeit und der Auswahl der Bauintegratoren an jeder Station sind die endgültige Zeitreihendatenbank und die Datenarchitektur der verschiedenen Stationen inkonsistent, was es schwierig macht, qualitativ hochwertige, standardisierte Zeitreihendaten zu erhalten, was sich auf fortgeschrittene Anwendungen und künstliche Intelligenz auswirkt Die Station und die Cloud haben durch die groß angelegte Implementierung von Diensten eine standortseitige Dateninsel gebildet.
2. Ineffiziente Datennutzung
Langsame Reaktion auf große Zeitreihendaten
Durch den Einsatz großer Sensoren erreicht die Menge an Zeitreihendaten, die jede Station täglich verarbeiten muss, Hunderte Millionen Zeilen. Die Fähigkeit, große Zeitreihendaten zu schreiben, abzufragen und zu analysieren, nimmt ab und die Reaktionszeit wird kürzer langsamer und langsamer.
Schwache Möglichkeiten zur Zeitreihendatenberechnung und hohe Investitionen in Forschung und Entwicklung
Wenn die Anwendungsseite höhere Anforderungen an die Kompatibilität von Zeitreihendaten und Datenverarbeitungsfunktionen stellt, muss das State Grid enorme Forschungs- und Entwicklungsressourcen investieren, um einige dieser Anforderungen zu erfüllen.
3. Die Datennutzungskosten sind hoch
Da die Datenmenge immer größer wird, steigen auch die Kosten für Daten-Upload und Cloud-Computing-Ressourcen exponentiell.
Lösungen und Architektur
Produktarchitektur
Diagramm der Datenbankarchitektur
Diagramm der Geschäftsarchitektur
Als zentrales Datenbankprodukt der digitalen Konverterstationsdatenbank von State Grid übernimmt GreptimeDB die Verantwortung für die Speicherung, Abfrage, Berechnung und Verwaltung von Zeitreihen der Geräte in der Konverterstation und unterstützt die Verarbeitung auf Millisekundenebene von massiven Zeitreihendaten. Die präzise Verarbeitungsreaktion bietet eine Datengrundlagengarantie für die digitale Anwendung des State Grid.
Projektergebnis
1. Datensilos auflösen
GreptimeDB vereinheitlicht die Datenformate und Modelle der Cloud und der Station und erreicht so eine effiziente Integration und Zusammenarbeit von stationseitigen Daten und Cloud-Daten von Dutzenden digitaler Konverterstationen.
2. Erzielen Sie eine präzise Verarbeitungsreaktion auf Millisekundenebene für große Datenmengen
GreptimeDB kann problemlos das tägliche Schreiben, Abfragen und Analysieren von Hunderten Millionen Zeilen von Zeitreihendaten auf der Website in Echtzeit mit Millisekundengenauigkeit realisieren und bietet eine zuverlässige Basisdatengarantie für Anwendungen wie digitale Zwillinge, intelligenten Betrieb und Wartung sowie künstliche Intelligenz.
3. Reduzieren Sie die Datennutzungskosten
GreptimeDB kann mehr als das 30-fache der verlustfreien Datenkomprimierungsfähigkeit, End-Cloud-Datenisomorphie und Edge-Computing-Funktionen unterstützen und so die Datenspeicherkosten, den Cloud-Computing-Ressourcenaufwand und die Kosten für den Daten-Upload-Verkehr erheblich reduzieren.
Als Open-Source-Projekt lädt GreptimeDB Studierende, die sich für Zeitreihendatenbanken, Rust-Sprache usw. interessieren, zur Teilnahme an Beiträgen und Diskussionen ein. Für Studierende, die zum ersten Mal an einem Projekt teilnehmen, empfiehlt es sich, mit der Ausgabe mit dem Tag „gute erste Ausgabe“ zu beginnen. Wir freuen uns darauf, Sie in der Open-Source-Community kennenzulernen! Markieren Sie uns jetzt auf GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb Durchsuchen Sie GreptimeDB auf WeChat und folgen Sie dem offiziellen Konto, um keine weiteren technischen Informationen und Vorteile zu verpassen~
Über Greptime
Greptime Greptime konzentriert sich auf die Bereitstellung effizienter Datenspeicher- und Analysedienste in Echtzeit für Bereiche wie das Internet der Dinge (z. B. intelligente Energie, intelligente Autos usw.) und Beobachtbarkeit, die große Mengen an Zeitreihendaten generieren und Kunden bei der Datengewinnung unterstützen tiefer Wert der Daten. Derzeit gibt es drei Hauptprodukte:
GreptimeDB ist eine Open-Source-Zeitreihendatenbank, die in der Sprache Rust geschrieben ist. Sie zeichnet sich durch Cloud-native, unbegrenzte horizontale Erweiterung, hohe Leistung, integrierte Analyse usw. aus. Sie hilft Unternehmen dabei, Zeitreihendaten in Echtzeit zu lesen, zu schreiben, zu verarbeiten und zu analysieren Reduzierung der Kosten für die Langzeitlagerung. Wir bieten GreptimDB Enterprise Edition an, die mehr Funktionen und individuelle Dienste unterstützt. Bei Bedarf wenden Sie sich bitte an den Assistenten: 15310923206 (wie WeChat).
GreptimeCloud ist eine vollständig verwaltete Cloud-Datenbank-as-a-Service-Lösung (DBaaS), die auf der Open-Source-Zeitreihendatenbank GreptimeDB basiert und Anwendungen in den Bereichen Beobachtbarkeit, Internet der Dinge, Finanzen und anderen Bereichen effizient unterstützen kann. Benutzer können die Kosten, Leistung, den Datenverkehr und die Sicherheit von LLM-Anwendungen durch die integrierte beobachtbare Lösung GreptimeAI umfassend verstehen.
Die integrierte Car-Cloud-Lösung ist eine kollaborative Car-Cloud-Datenlösung, die tief in die tatsächlichen Geschäftsszenarien von Automobilunternehmen eindringt und die tatsächlichen Geschäftsprobleme löst, nachdem die Fahrzeugdaten des Unternehmens exponentiell gewachsen sind. Die multimodale fahrzeuginterne Datenbank in Kombination mit der cloudbasierten GreptimeDB Enterprise Edition hilft Automobilunternehmen dabei, den Verkehrs-, Rechen- und Speicheraufwand erheblich zu reduzieren und trägt dazu bei, die Datenechtzeit- und Geschäftseinblicksfunktionen zu verbessern.
Als Open-Source-Projekt lädt GreptimeDB Studierende, die sich für Zeitreihendatenbanken, Rust-Sprache usw. interessieren, zur Teilnahme an Beiträgen und Diskussionen ein. Für Studierende, die zum ersten Mal an einem Projekt teilnehmen, empfiehlt es sich, mit der Ausgabe mit dem Tag „gute erste Ausgabe“ zu beginnen. Wir freuen uns darauf, Sie in der Open-Source-Community kennenzulernen!
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