TDengine 在电力行业如何使用 AI ?

news2025/7/27 4:42:21

在你面前摆着一堆机器运行日志、传感器读数、电表数据，几十万、几百万条每秒增长的数据流，你会怎么处理？是加人、加脚本，还是干脆放弃实时分析？

过去，时序数据是工业的“副产品”：只是存着、查着。但现在，它成了真正的生产要素。谁能用得更好，谁就能更早发现问题、预测趋势、掌握主动。

但有个问题大家不得不面对，那就是时序数据处理门槛太高了。尤其是 AI 分析，数据要清洗、要贴标签、要写代码，最后跑个模型还不一定准。很多企业知道 AI 有价值，但就是用不上。

而这就是我们打造时序数据分析 AI 智能体 TDgpt 的原因——把这些门槛干掉，只用一条 SQL，就让 AI 真正服务业务现场。

TDgpt 到底是什么？

简单说，TDgpt 是一个集成在 TDengine 里的时序数据 AI 智能体，让你可以像写 SQL 一样简单地调用预测、异常检测等 AI 能力。你可以把它看作是“数据库里的 AI 分析引擎”，专为时序数据打造。

它内置多种算法，支持预测、异常检测、缺失值补齐、数据分类等常见场景；
它能无缝对接各种模型，包括主流时序模型、大语言模型、机器学习与传统统计算法，还支持算法动态切换；
它不用另搭平台，只需要一条 SQL 就能直接调用，不用转数据、也不用写 Python；
它也支持自研模型，有 SDK 和插件机制，方便你把已有算法直接集成进来；
自带 TDengine 自研时序模型 TDtsfm，对工业、能源、电力等领域的时序数据效果显著。

TDgpt 不只是“用得上”，而是真正在业务场景中“落得下去”。在实际项目中，它能够替代大量传统脚本、固定阈值判断，甚至部分依赖人工经验的分析流程，成为企业数据团队可靠且高效的智能助手。接下来，我们就从三个常见的场景出发——用电预测、发电预测和运维预测，带你看看 TDgpt 如何应用在真实业务中。

风力发电预测：发电不稳，如何应对罚款与浪费？

新能源的麻烦大家都知道：靠天吃饭，波动大。一阵风来得早一点、晚一点，都可能引起调度失误，要不就“弃风”，要不就得临时启用火电兜底，浪费又贵。

在实际项目中，我们用 TDgpt 接入风电场采集的历史发电数据，调用自研的时序预测模型 TDtsfm_1，预测未来每小时的发电功率。准确率提升的同时，也让调度有了提前量，避免不必要的损耗和罚款。

👉 实战案例回顾：TDengine 的 AI 应用实战——电力需求预测

电力需求预测：不光是预测负荷，更是优化经营

电力公司天天都在想：明天谁会多用电？哪个片区会爆负荷？调电要早计划，买电要看行情。

我们接入某区域的用电数据，使用 TDgpt 对每日负荷进行预测。相比传统的 HoltWinters 方法，自研模型的表现更稳定、误差更低，能帮助客户更早做出资源调度、采购策略等关键决策。

👉 实战案例回顾：TDengine 的 AI 应用实战——电力需求预测

运维异常检测：看得见波动，更要看得懂风险

系统 CPU 忽高忽低，是升级后代码有问题，还是黑客挖矿？磁盘 I/O 飙高，是正常任务在跑，还是哪块硬盘快挂了？

传统运维靠人盯 + 固定阈值，误报、漏报都常见。我们用 TDgpt 接入一组服务器监控数据，只需一句 SQL，背后模型就能基于历史行为建立动态基线，自动识别“非正常波动”。

👉 实战案例回顾：TDengine 的 AI 应用实战——运维异常检测

TDgpt 企业版，提供更强大的 AI 支持能力

上面这些例子展示了 TDgpt 在实际业务中的通用能力。但如果你所在的企业对模型效果有更高要求，或者希望将已有算法整合进来，还有更进一步的选择——TDgpt 企业版。

TDgpt 企业版在标准能力的基础上，提供了更多定制化选项和专业服务，帮助你将 AI 深度融入业务流程：

模型选择器：自动根据用户的历史数据集，对购买的所有模型进行准确性评估，帮助用户选择最适合自己场景的模型进行部署和应用。
TDtsfm_1 自研模型的重训练及微调：基于海量时序数据进行了预训练，在大部分场景下相比于传统的机器学习和统计预测模型都会有显著的准确率优势。如果用户对于模型预测准确度有更高的要求，可以申请购买 TDgpt 企业版的预训练服务。使用用户的场景历史数据进行预训练，在特定场景下的预测效果可能更佳。
第三方解决方案：涛思数据联合国内外时序分析/异常检测专业厂家、研究机构，为用户提供专业的分析解决方案，包括落地过程中的实施服务等。

通过这些增强能力，TDgpt 企业版可以适配更复杂、更严苛的应用场景，帮助企业真正实现 AI 驱动的智能化运营。