近日，第十三届中国核电信息技术高峰论坛(NITF 2025)在杭州盛大举行，现场汇聚了来自核电业主单位、设计院、工程公司等 280 余位嘉宾，共同探讨如何运用“数智”之力推动核电行业的转型升级。TDengine 首席架构师肖波受邀出席，并发表《时序数据赋能核电数字化转型，TDengine 引领创新新范式》的主题演讲，深入分享了 时序数据库 TDengine 在高频工业数据处理领域的实践与思考。
核电数字化：数据之困待解
核电行业具有技术难度高、生命周期长、安全要求极高等显著特征。从反应堆的温度、压力、中子通量，到冷却剂的流速、设备的震动监测等，关键参数的实时监控对数据处理平台提出了极高要求。一台核电机组每天可产生数千万至上亿级别的数据点，这些数据不仅要能够“存得下”，更要“算得准、跑得快”。肖波在演讲中指出，传统数据库方案往往难以在无损压缩、实时查询、数据归档等多个维度同时满足核电行业的需求。随着第四代核电技术的发展与示范项目的推进，未来对数据管理与分析的要求还将进一步提升。
TDengine：技术解法应对挑战
面对核电数据的高频、长周期与高精度挑战，TDengine 提出了明确的技术解法。在高性能写能力方面，在中核运行研究院与中国信通院联合组织的测试中，TDengine 时序数据库 在三节点三副本场景下实现了超 550 万条/秒的写入性能，支持快采点(1ms 采样)与普通点(400ms 采样)的混合处理。且TDengine 时序数据库支持复杂场景下的断面查询与混合读写操作，在保障数据完整性的同时兼顾实时性。此外，通过多副本机制、预写日志与集群容错设计，TDengine 时序数据库全面通过了核电行业关键高可用测试场景，适配多 CPU 架构与国产化操作系统。
TDgpt：开启智能运维新窗口
演讲中，肖波还介绍了涛思数据于 2025 年 3 月正式推出的时序数据分析 AI 智能体——TDgpt。该组件内置于 TDengine 中，用户只需一条 SQL 语句，即可调用预测、异常检测、补齐、分类等智能分析能力，支持时序模型、大语言模型与自定义算法的无缝集成，为核电行业的智能运维和数据洞察打开了新窗口。
结语
通过本次 NITF 2025 的分享，时序数据库 TDengine 在核电数字化转型浪潮中的技术实力再次彰显，也期待TDengine 继续引领核电领域数字化新范式。
（责任编辑:董萍萍）