图：2025中国储能CEO峰会主论坛
随着全球能源结构向清洁化、智能化加速转型，储能系统作为新型电力系统的关键基础设施，正面临海量异构数据处理的巨大挑战。据国际能源署(IEA)统计，单个大型储能电站每日产生的时序数据量可达TB级，涵盖电池状态、环境参数、电网调度等200余种数据类型。杨茜表示：“根据KaiwuDB的观察，当前储能企业需要同时处理结构化的设备运行数据、半结构化的日志文件、以及非结构化的图像视频数据，这对数据库的跨模态处理能力提出了极高要求。传统数据库在应对多源异构数据融合、实时分析、长周期存储等场景时，普遍存在存储成本高、查询效率低、扩展性不足等痛点；而当前市场上的时序数据库产品往往只注重时序数据处理性能的优化，在多模数据融合处理方面仍存在局限。”KaiwuDB是浪潮自研分布式多模数据库系统，以物联网AIoT为核心场景，提供高性能时序数据处理、多模融合、分布式、企业级安全及AI五大核心能力；以“多模一库”的架构创新，实现了时序、关系型等数据模型的原生集成，助力物联网用户实现系统化繁为简，从而更专注于业务创新与智能化建设。KaiwuDB可在工业物联网、数字能源、车联网、数字政务、数字矿山等领域替代Influxdb等时序数据库产品，提供更高效、全面的数据管理能力。
图：浪潮KaiwuDB能源行业方案专家杨茜发表主题分享
此外，能源行业的数据治理正经历从“规模积累”向“价值挖掘”转变。浪潮KaiwuDB深耕能源领域，持续探索数据库技术与AI大模型能力的融合路径，通过构建“数据+AI”双轮驱动的技术体系，助力企业激活数据要素潜能，实现设备状态智能感知、生产行为精准预测、业务流程动态优化等场景化应用。近日，KaiwuDB重磅推出智能体工具KAT及物联网行业数智大脑K-Mind，前者创新性地将自然语言交互能力嵌入数据库管理流程，支持用户通过对话式指令完成数据库开发、部署及运维，大幅降低技术门槛；K-Mind则是集时序、语言、视觉、图学习、科学计算、决策优化六大基础模型于一体的物联网大模型有机体，形成从数据感知、认知，到决策优化的完整能力链，可快速赋能储能运维、电网调度等场景的AI工程化落地，缩短从数据洞察到业务行动的最后一公里。
过往几年，浪潮KaiwuDB在能源、电力行业成果丰硕，其数字能源解决方案、分布式储能解决方案，已在某台区分布式光伏消纳、某风电企业电网智能化调度、某工业园区综合能源管理等场景实现落地应用，大幅提升系统数据实时处理和数据价值挖掘的能力，助力企业实现降本增效。此外，KaiwuDB也已将核心能力全部开源，版本为KWDB，旨在为物联网中小企业及开发者提供同等的AIoT数字底座体验。随着“双碳”战略的深入推进，能源行业的数字化转型已进入深水区。浪潮KaiwuDB通过持续的技术创新与生态共建，正在为储能产业的高质量发展注入数字动能，助力全球能源系统向清洁低碳、安全高效的方向演进。