一、客户背景
在新能源电力交易逐步走向现货化和市场化的过程中，交易结果不仅受到电价变化影响，还与功率预测、气象条件、设备运行、检修限电和报价策略等多种因素相关。中国能源建设集团投资有限公司业务覆盖多个区域和众多新能源场站，需要在每日交易结束后快速完成对账、盈亏分析和策略评估，持续优化后续交易方案。
传统交易复盘往往依赖多个系统的数据和人工整理，分析周期长，且难以准确区分预测偏差、市场波动和报价策略等因素的影响。为此，中国能建以 TimechoDB 为核心建设新能源时序数据平台，打通交易结果与场站运行数据，为交易复盘提供统一的数据基础。
二、面临挑战
交易与运行数据分散，复盘准备工作繁重
市场电价、交易结果、结算账单、场站出力、功率预测、气象、检修和限电数据分别存储在不同系统中。交易人员需要人工汇总和对齐多个数据源，难以及时形成完整的复盘视图。
历史数据查询量大，复盘响应速度不足
交易复盘需要按场站、区域、时间周期和交易品种查询大量历史数据，并进行多维对比。随着数据持续积累，传统数据库在大范围时间查询和复杂统计分析方面难以保持稳定性能。
盈亏原因难以量化，复盘结论不易转化为策略
交易收益受到多种因素共同影响。缺少统一的数据口径和归因模型时，难以判断损益究竟来自功率预测偏差、实时市场波动，还是报价策略执行问题，复盘结果也难以有效指导下一轮交易。
三、TimechoDB 解决方案
汇聚交易与场站运行全链路数据
平台采用“场站—区域—中心”三级架构，将场站功率、设备状态、气象、预测结果、检修限电、市场电价、交易结果和结算数据逐级汇聚至集团中心，形成统一的交易复盘数据底座。
场站边缘节点负责数据接入、清洗和压缩，区域中心承担数据汇聚，集团中心则面向交易系统和经营分析系统提供统一的数据服务。
以时间轴关联交易行为和运行结果
TimechoDB 对不同来源的数据进行统一时序存储，通过时间戳将市场价格、预测功率、实际出力、报价记录和交易结果关联起来。平台支持时间范围查询、聚合计算、空值填充和异常处理，使交易人员能够快速还原特定交易时段的完整业务过程。
通过双库协同支持多维归因分析
TimechoDB 负责承载高频场站功率、设备测点和市场行情等时序数据，满足快速写入和历史查询需求；Doris 负责按区域、场站、交易品种和时间周期进行多维统计分析。两类数据库协同，为自动对账、盈亏拆解和经营报表提供支撑。
建立标准统一的数据治理机制
平台统一交易和生产数据的指标定义与计算规则，并通过质量校验、标准管理、权限控制和数据分级，减少因口径不一致或异常数据导致的分析偏差。企业级 API、可视化分析和数据资产检索能力，则方便交易及经营团队快速调用所需数据。
四、方案效果与应用价值
基于 TimechoDB，中国能建构建了“数据汇聚—自动对账—多维归因—策略建议”的交易复盘机制：
自动对账引擎每日核对交易结果和结算账单，提升账务核验效率；
多维归因模型将盈亏拆解为功率预测偏差、实时市场波动和报价策略偏差；
策略回溯框架结合历史交易表现，评估不同报价方案的执行效果；
复盘结果持续反馈至预测和交易环节，推动交易策略迭代优化。
平台上线后，历史查询效率提升90%，实时数据处理能力提升86%，数据存储空间降低48.5%。交易团队能够更快定位收益与损失来源，将复盘从事后统计转变为可量化、可追溯、可持续优化的策略闭环，为新能源电力交易的精细化运营提供可靠支撑。
