一、客户背景

随着风电、光伏装机规模持续扩大，新能源发电的间歇性和波动性给电力交易带来了更高要求。对于覆盖100多个新能源场站的中国能源建设集团投资有限公司而言，提升功率预测准确率，不仅关系到电网调度和电量申报，还会直接影响交易偏差考核费用与项目收益。

功率预测需要持续处理场站逐15分钟发电功率、设备运行状态、数值天气预报和场站静态信息等数据。中国能建新能源投资业务涉及数万设备测点，数据规模预计到2030年达到54PB。面对持续增长的高频时序数据，原有存储和处理架构难以稳定支撑模型训练、滚动预测与快速查询。

二、面临挑战

测点多、采样频率高，数据写入压力持续增长

风机、光伏组件、逆变器和箱变等设备持续产生秒级、分钟级运行数据。随着场站数量和数据保存周期增加，传统数据库在高并发写入和长期存储方面逐渐面临性能瓶颈。

历史数据查询效率不足，模型训练耗时较长

功率预测需要频繁调取多个场站、多个周期的历史功率和气象数据。数据规模扩大后，大范围时间查询和批量分析响应变慢，影响模型训练、评估和调参效率。

数据质量问题影响预测结果

不同场站的设备型号、测点命名和采集标准存在差异，数据还可能出现缺失、异常、漂移和重复。缺少统一的数据治理机制，会导致模型输入质量不稳定，进而放大功率预测偏差。

三、TimechoDB 解决方案

在场站侧就近完成数据接入和预处理

中国能建采用“场站—区域—中心”三级架构，在场站边缘节点接入 Modbus、MQTT、IEC101、IEC104 等协议数据，并完成初步清洗、校验和压缩。区域集控中心汇聚辖区内场站数据，集团中心形成统一的功率预测数据资源。

以统一时序模型组织场站设备数据

平台通过树形时序模型建立场站、设备和测点之间的从属关系，将发电功率、设备状态、气象数据与静态信息统一管理。清晰的数据结构便于预测系统按场站、设备和时间范围快速获取训练及推理数据。

支撑高频写入与长周期历史分析

TimechoDB 以 TsFile 格式存储海量时序数据，满足场站测点高频写入、压缩存储和快速查询需求。空值填充、滤波和频谱分析等处理可以直接在数据库内完成，减少数据在多个系统之间反复搬运。

平台还与 Flink、Spark、Hadoop 等组件协同：实时链路负责在线特征加工和滚动预测，离线链路承担大规模模型训练与历史分析，从而形成训练、评估、调参和部署的自动化流程。

通过数据治理提升模型输入质量

平台建立统一的指标口径、质量规则和标准体系，对缺失、异常及重复数据进行校验和修复，并通过数据分级与权限管理保障数据安全，为物理模型、机器学习和深度学习模型提供可信的数据输入。

四、方案效果与应用价值

基于 TimechoDB，中国能建构建了覆盖数据准备、模型训练、评估调参和上线部署的功率预测体系。系统以逐15分钟功率序列、数值天气预报和场站静态信息为基础，支持多类模型协同预测，并按照季度滚动完成自动训练和优化。

平台的数据接入能力提升45.6%，历史查询效率提升90%，存储空间降低48.5%，能够稳定支撑多场站、大规模、长周期的模型训练与预测。

功率预测准确率的提升也能够直接转化为经营收益。相关材料显示，预测准确率每提升1个百分点，可帮助集团规避数百万元偏差损失，为降低交易成本、减少偏差考核和改善新能源项目收益提供了有力支撑。