圖：2025中國儲能CEO峰會主論壇
隨著全球能源結構向清潔化、智能化加速轉型，儲能系統作為新型電力系統的關鍵基礎設施，正面臨海量異構數據處理的巨大挑戰。據國際能源署(IEA)統計，單個大型儲能電站每日產生的時序數據量可達TB級，涵蓋電池狀態、環境參數、電網調度等200余種數據類型。楊茜表示：“根據KaiwuDB的觀察，當前儲能企業需要同時處理結構化的設備運行數據、半結構化的日志文件、以及非結構化的圖像視頻數據，這對數據庫的跨模態處理能力提出了極高要求。傳統數據庫在應對多源異構數據融合、實時分析、長周期存儲等場景時，普遍存在存儲成本高、查詢效率低、擴展性不足等痛點；而當前市場上的時序數據庫產品往往只注重時序數據處理性能的優化，在多模數據融合處理方面仍存在局限。”KaiwuDB是浪潮自研分布式多模數據庫系統，以物聯網AIoT為核心場景，提供高性能時序數據處理、多模融合、分布式、企業級安全及AI五大核心能力；以“多模一庫”的架構創新，實現了時序、關系型等數據模型的原生集成，助力物聯網用戶實現系統化繁為簡，從而更專注于業務創新與智能化建設。KaiwuDB可在工業物聯網、數字能源、車聯網、數字政務、數字礦山等領域替代Influxdb等時序數據庫產品，提供更高效、全面的數據管理能力。
圖：浪潮KaiwuDB能源行業方案專家楊茜發表主題分享
此外，能源行業的數據治理正經歷從“規模積累”向“價值挖掘”轉變。浪潮KaiwuDB深耕能源領域，持續探索數據庫技術與AI大模型能力的融合路徑，通過構建“數據+AI”雙輪驅動的技術體系，助力企業激活數據要素潛能，實現設備狀態智能感知、生產行為精準預測、業務流程動態優化等場景化應用。近日，KaiwuDB重磅推出智能體工具KAT及物聯網行業數智大腦K-Mind，前者創新性地將自然語言交互能力嵌入數據庫管理流程，支持用戶通過對話式指令完成數據庫開發、部署及運維，大幅降低技術門檻；K-Mind則是集時序、語言、視覺、圖學習、科學計算、決策優化六大基礎模型于一體的物聯網大模型有機體，形成從數據感知、認知，到決策優化的完整能力鏈，可快速賦能儲能運維、電網調度等場景的AI工程化落地，縮短從數據洞察到業務行動的最后一公里。
過往幾年，浪潮KaiwuDB在能源、電力行業成果豐碩，其數字能源解決方案、分布式儲能解決方案，已在某臺區分布式光伏消納、某風電企業電網智能化調度、某工業園區綜合能源管理等場景實現落地應用，大幅提升系統數據實時處理和數據價值挖掘的能力，助力企業實現降本增效。此外，KaiwuDB也已將核心能力全部開源，版本為KWDB，旨在為物聯網中小企業及開發者提供同等的AIoT數字底座體驗。隨著“雙碳”戰略的深入推進，能源行業的數字化轉型已進入深水區。浪潮KaiwuDB通過持續的技術創新與生態共建，正在為儲能產業的高質量發展注入數字動能，助力全球能源系統向清潔低碳、安全高效的方向演進。
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