設備在升級，場站在擴建，但數據系統卻還在“跟不上”。這正是許多核電企業在推進數字化轉型過程中最真實的感受。高頻采集、長周期存儲、精度要求高……這些構成了對數據庫系統的“煉獄級考驗”。在這樣一個背景下，國產數據庫的能力邊界正在被重新定義。

7 月 16 日，由中國通信標準化協會與中國信息通信研究院聯合主辦的“2025 可信數據庫發展大會”在北京召開，匯聚了來自產業界、學術界、金融、能源、電信等多個領域的代表性機構與專家，從供給側及應用側等多角度深度呈現我國數據庫技術前沿趨勢、產業最新動態和行業應用實踐。

濤思數據首席架構師肖波受邀出席“能源行業數據庫應用創新”分論壇，發表了題為《時序數據賦能核電數字化轉型，TDengine 引領創新新范式》的演講，聚焦核電領域的高頻數據處理難題，分享 TDengine 時序數據庫的創新思路與落地經驗。

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核電站的數據采集是工業領域中最極端的場景之一。單個反應堆就可能包含數百個溫度、壓力、中子通量等監測點，數據以秒級甚至毫秒級頻率持續產出，日數據量達 TB 級，且需要長達數十年保存以支撐趨勢分析與安全審計。面對這種“高頻、高精、長周期”的數據流，傳統方案往往在存儲、計算、查詢效率等多個維度遭遇瓶頸。

在演講中，肖波介紹了 TDengine 針對核電場景打造的技術方案。在由中核運行院與中國信通院聯合組織的權威測試中，TDengine 在多項評估指標上交出優異答卷：在三節點三副本架構下，持續寫入性能突破 550 萬點每秒，面對高并發、多場景混合讀寫任務仍能保持低延遲響應；在高可用性、運維管理、系統容錯等方面也均順利通過全部 126 項測試用例，充分驗證了 TDengine 在核電數據場景下的工程可靠性與性能領先。

測試還模擬了核電站真實的快采點數據結構，覆蓋模擬量與數字量兩類數據，進一步展示了 TDengine 在高頻復雜時序數據處理上的能力優勢。而在國產軟硬件適配方面，TDengine 同樣支持 x86 與 ARM 架構，兼容主流國產操作系統，具備良好的落地可行性。

除了強悍的數據庫引擎性能，TDengine 還發布了時序數據分析 AI 智能體 TDgpt，將預測、異常檢測、數據補齊和自動分類等能力融入時序數據分析過程。用戶只需一條 SQL 指令，便可調用底層 AI 模型完成分析任務，實現“數據自己說話”的新型數據消費模式，為核電行業從自動化走向智能化提供新路徑。如果你對 TDgpt 背后的設計思路、模型結構和應用方式感興趣，可以參考我們近日發布的兩篇文章《TDgpt 如何讓時序數據庫原生支持 AI？》《3 個行業實戰案例，看 TDgpt 如何用 AI 激活時序數據價值》。

當前，TDengine 已在電力、水電、儲能等多個能源場景中實現落地應用。未來，濤思數據將持續推進技術演進，推動時序數據在關鍵行業中的深入應用，助力中國能源行業的數字化轉型提速、提質、提效。

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