隨著能源行業數字化轉型的深入，某大型能源集團面臨生產能耗高、數據分散、管理粗放等挑戰。為響應國家“雙碳”戰略，實現精細化運營與節能降耗目標，該集團攜手亞控科技，共同構建了一套集數據采集、處理、存儲與分析于一體的“節能促產”智慧管理系統。其中，數據處理與存儲服務作為系統的核心支撐，發揮了關鍵作用。

一、數據處理服務：實現多源異構數據的融合與價值提煉

能源集團的生產運營涉及發電、輸配電、設備監控、環境監測等多個環節，數據來源廣泛、格式多樣、實時性強。亞控科技提供的定制化數據處理服務主要包括：

1. 實時數據采集與清洗：通過亞控KingIOServer等數據采集平臺，無縫對接PLC、DCS、智能儀表、傳感器及各類信息系統（如SCADA、MES），實現毫秒級數據采集。內置的數據清洗與校驗規則，可自動過濾異常值、補全缺失數據，確保數據質量。

1. 邊緣計算與預處理：在靠近數據源的邊緣側部署輕量計算節點，對實時數據進行初步聚合、壓縮與特征提取。例如，對振動、溫度等設備運行數據進行實時FFT分析，提取關鍵特征值后再上傳，大幅降低網絡傳輸壓力與中心存儲負擔。

1. 數據關聯與上下文整合：打破數據孤島，將實時生產數據（如機組出力、煤耗）、設備狀態數據（如故障報警）、能源計量數據（如電、水、氣消耗）以及外部數據（如天氣、電價）進行時空關聯，形成具有完整業務上下文的數據資產，為深度分析奠定基礎。

二、數據存儲服務：構建分層分級、安全可靠的數據湖倉

為滿足海量數據（歷史數據達PB級）的高效存儲與快速訪問需求，亞控設計了“熱-溫-冷”分層存儲架構：

1. 實時庫：采用高性能時序數據庫，存儲近期（如30天）的高頻實時數據，支持毫秒級讀寫，為監控大屏、實時報警、瞬時分析提供“熱數據”支撐。

1. 歷史數據庫：存儲經處理后的長期歷史數據，采用分布式架構，具備強大的橫向擴展能力。數據按主題（如能耗、產量、設備健康）分區存儲，并建立優化索引，確保復雜查詢與分析（如同比環比、趨勢預測）的響應速度。

1. 數據倉庫與數據湖：對清洗整合后的數據進行進一步建模，構建面向主題的數據倉庫，支撐集團級的能效分析、產能優化等核心KPI計算。保留原始數據的湖存儲，為未來的AI模型訓練、深度數據挖掘保留靈活性。

1. 安全與備份機制：存儲系統具備完善的權限管理、數據加密與審計日志功能。建立異地容災備份策略，確保數據安全與業務連續性。

三、服務價值：數據驅動“節能促產”落地見效

通過亞控提供的數據處理與存儲服務，該能源集團的智慧管理系統實現了：

• 能耗透明化與精準計量：全廠區、全流程的能源消耗實現分鐘級采集與可視化，精準定位高耗能環節。
• 設備預測性維護：基于長期存儲的設備運行數據，構建故障預測模型，減少非計劃停機，提升產能利用率。
• 生產優化與調度：結合實時數據與歷史模型，動態優化機組運行參數與生產排程，在保障安全的前提下實現“最優能耗比”。
• 管理決策科學化：為集團領導與運營人員提供統一、可信的數據視圖與多維分析報告，支撐從日常操作到戰略規劃的各級決策。

亞控科技通過專業的數據處理與存儲服務，為該能源集團“節能促產”智慧管理系統構建了堅實的數據基石。它不僅解決了海量工業數據“采得到、存得下、管得好”的問題，更通過數據價值的深度挖掘，真正將數據資產轉化為節能降耗、提升生產效率的核心驅動力，為能源行業的數字化轉型與綠色高質量發展提供了可復制的典范。