新电网毫秒级解决方案：远景能源基于 NebulaGraph 的应用

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远景能源（Envision）是专注于智能风电、智慧储能系统及绿氢解决方案的能源系统公司。远景全球风电装机突破 100GW，订单量连续四年全球第一，全球业务布局覆盖中国、欧洲、美国、南美、东南亚等地，在丹麦建立了中国风电企业最大规模的研发机构。

新能源的快速发展，风电、储能、分布式能源以及负荷侧的高度动态化，使电力系统向跨空间、跨时间、多主体耦合的动态复杂网络演变。

作为全球领先的能源技术企业，远景能业务横跨智能风电、储能系统以及 AIoT 操作系统，管理着规模庞大、结构复杂的全球能源资产网络。

当系统复杂度跨越临界点，问题不再是数据够不够，而是如何理解这些数据之间的关系，并在实时条件下做出决策。

这正是 NebulaGraph 在远景能源技术体系中的核心价值所在。

一、业务挑战：传统架构面临的三大挑战

随着新能源比例提升，电网运行呈现出更强的不确定性与动态性，原有系统开始暴露出结构性问题，主要集中在三个方面。

1. 关系复杂度爆炸，传统架构失效

电网本质是一个高度拓扑化的系统：

• 设备之间存在多层级连接关系
• 电气关系与物理连接并不完全一致
• 影响传播具有多跳特性

在传统关系型数据库中，这类问题通常依赖多表 JOIN 实现。例如：

从某个变电站故障出发，计算影响范围内的线路与用户

随着网络规模扩大，JOIN 数量指数级增长，查询性能迅速退化，无法支撑实时分析。

2. 实时性要求从分钟级跃迁到秒级

传统电网分析系统普遍运行在分钟级，但在新能源占比不断提升后，系统状态变化速度显著加快：

• 风电、光伏具备强波动性
• 负荷侧更加动态
• 调度窗口被压缩

新一代电网要求核心分析能力，能与 SCADA（数据采集与监视控制系统）秒级数据刷新频率保持同步，这对底层数据平台提出了更高要求：

• 高吞吐写入
• 低延迟查询
• 计算与存储协同

3. 多源数据割裂，难以形成全局认知

电网数据天然分散在多个系统中：

• SCADA（实时数据）
• 资产管理系统（静态模型）
• 气象系统（外部环境）
• 调度系统

同时，配电网存在可观测性不足的问题，如实时测量点稀疏，数据粒度不一致。

这导致一个关键瓶颈——无法构建完整、统一的全网运行视图，进而限制了输配协同优化、风险预测、动态调度等高级能力。

二、技术选型：为什么是 NebulaGraph

远景能源最终选择 NebulaGraph，核心原因并不只是性能，而是其与电网问题形态的匹配度。

电网本身就是典型的图结构系统。设备之间通过物理连接和电气关系构成网络，用图模型表达可以直接还原其真实结构。相比之下，关系型模型需要通过拆分与重组才能间接表达，复杂度更高。

NebulaGraph 在这一基础上提供了几个关键能力：

• 分布式架构，支持横向扩展
• 存储与计算协同，降低数据搬移成本
• 原生图存储，支持大规模复杂关系建模
• 高效的多跳遍历查询，适用于拓扑分析场景

这些能力使其不仅能存关系，还能在关系之上完成高性能计算、分析。

三、方案落地：构建全图数据体系

基于 NebulaGraph，远景能源构建了覆盖“源-网-荷-储”的一体化图模型，将原本分散的数据整合为一个可计算的整体。

• 源（Source）：发电侧——电从哪里来（火电、风电、光伏等）
• 网（Grid）：电网——电怎么走（输电、变电、配电）
• 荷（Load）：用电侧——电被谁用（企业、家庭、设备等）
• 储（Storage）：储能——电如何调节（储能用于削峰填谷、平衡波动）

1. 图建模：让电网结构自然表达

在 NebulaGraph 中：

• 顶点（Vertex），表示设备与实体
• 母线、变压器、开关
• 用户、组织单元
• 边（Edge），表示关系
• 电气连接
• 拓扑关系
• 归属关系

2. 多源数据融合：构建统一数据底座

远景能源将多类数据整合进同一张图中：

• SCADA 实时数据
• CIM/E 静态模型
• 气象数据
• 运行状态数据

最终形成一个，跨时间 + 跨空间的统一的全图电网，以关系为核心将数据进行有序组织。

3. 自动拓扑构建机制

为保证模型可持续更新，远景能源构建了自动化转换机制：

• 将传统关系型模型自动转化为图模型
• 实现拓扑的动态更新
• 保证数据一致性

四、关键能力：

NebulaGraph Analytics 更快更灵活

在图结构之上，计算方式发生了明显变化。NebulaGraph 的存算一体架构，使计算尽可能在数据本地完成，减少 I/O 开销。同时，图遍历具备天然的并行性，可以在多节点环境中高效执行。

此外，NebulaGraph Analytics 图分析平台相较于 Apache Spark GraphX，资源消耗降低至约 20%，计算性能提升约 5–10 倍。

在更快的基础上，还支持在超大规模图上灵活自定义复杂算法，远景能源不仅可以调整参数适配数据特征，更能基于业务需求编写专属算法。

针对电网中的典型问题，如潮流传播路径、故障影响范围、连通性分析等，基于 GQL 的自定义算法能力，可直接定义计算逻辑，业务人员能够自主构建算法，无需依赖研发与产品团队，将业务规则更智能、更贴合实际地落地到图分析中。

五、应用成效：从分钟级到毫秒级

图架构带来的变化，最终体现在核心业务指标上。

更重要的是，这种提升改变了系统的工作方式。电网分析可以与实时数据同步运行，支撑动态调度与风险预判。

远景能源基于 NebulaGraph 图计算，还创新性地打造了时空演化图（Temporal Evolution and Spatial Evolution Graph）加速机制，通过对历史结果的复用，减少重复计算开销，实现：

• 实时分析速度提升 15–20 倍
• N-1 分析提升 10 倍以上

六、总结：从数据管理走向关系计算

这一实践的关键，并不只是引入了一套新数据库，而是完成了一次建模方式的转变。这种架构不仅适用于电力系统，也适用于所有复杂关系网络场景：

• 风控关系网络
• 知识图谱
• 实时推荐系统
• 供应链网络
• ……

当系统复杂度不断上升时，如何表达关系、如何在关系之上计算，决定了系统的上限。

NebulaGraph 提供的能力，使电网从数据驱动走向关系驱动，也为实时感知和智能决策提供了基础。

如果你正在构建类似复杂系统，欢迎深入了解 NebulaGraph，探索如何构建属于你的智能关系网络。

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