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。
