当前，全国统一电力市场建设驶入深水区。截至2026年4月底，我国新能源（850101）（风光）装机占比47.9%，超过火电（884146）。国内电力现货市场已覆盖28个省级电网区域，2025年电力市场化交易电量6.64万亿千瓦时，市场化占比已突破64%，跨电网经营区实现常态化交易，多层次、多品类、多功能的电力市场体系基本形成。
新能源（850101）全面参与市场、零售侧持续放开，大量中小型工商业用户与聚合商加速入场，交易决策窗口从小时级压缩至分钟级，AI已从辅助工具演进为支撑实时交易博弈的核心基础设施——而传统电网赖以运行的关系型数据库架构，在高吞吐、低延迟的需求下已显疲态，正成为新型电力系统的“瓶颈”。
谁能破解“海量数据（603138）的实时计算”这道命题，谁就能在电力市场的万亿赛道中占据先机。
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电力市场的“数据风暴”
随着新能源（850101）高比例并网、负荷侧呈现“双峰双高”特征、15分钟级现货市场电价高频迭代，电力行业也迎来了一场“数据风暴”。
海量设备测点数据、交易时序数据、气象出力数据呈指数级爆发。以一个省级电网公司为例，每天产生的时序数据量可达TB级；一台风力发电机每秒可产生数百个测点数据；光伏逆变器（884304）的采样频率正从秒级向毫秒级演进。在电力交易中心，出清计算需要同时处理数万个报价单元、上千个节点和数十个时间约束，每一次出清都是一次复杂的组合优化问题。
数据在爆发，但承载数据的技术栈正在失效。
发电侧，常见的实时数据库能解决采集与存储问题，但面对跨机组、跨场站的多维度聚合查询和机器学习建模时显得力不从心。电网侧，关系型数据库搭配离线数仓的组合可以完成月度分析，却无法支撑分钟级的负荷预测修正。交易侧更为突出，出清、校核、结算三者往往分散在不同系统中，数据流转耗时占整个流程的一半以上，传统架构几乎无法跟上现货市场的节奏。这不是个别企业的技术选型问题，而是整个行业的数据基础设施困境。
电力行业迫切需要一种既能承载海量时序数据、又能执行复杂实时计算的新型数据库。它必须像工业SCADA一样快，像数据仓库一样能分析，还要像金融交易系统一样精准可靠。
在电力行业寻找这一数据底座的过程中，一个“跨界者”正逐渐走入越来越多头部电力企业的视线。
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来自AI时代的“数据底座”
DolphinDB——这个名字在金融圈早已如雷贯耳。在国际权威的DB-Engines时序数据库排行榜上，DolphinDB位列全球第五，是排名最高的国产时序数据库品牌。在国内量化金融领域，券商排名前20的客户全部使用DolphinDB，覆盖近200家金融机构，量化交易市占率约28%—30%。银行、公募、私募、保险等头部机构依托DolphinDB构建新一代流批一体投研交易平台，实现全流程效率提升十至百倍、实时计算全链路延迟降低至毫秒级。
但DolphinDB的能力远不止于金融。在电力、能源（850101）、智能制造、物联网（885312）、公用事业、科研、政务等领域，它同样是解决海量时序数据难题的关键基础设施。从无人产线的实时监控与异常检测，到新能源汽车（885431）的百万级车联网数据接入与分析，再到地震波形预警、海关电子口岸的数据融合，DolphinDB正在成为支撑众多行业数字化转型的通用数据底座。这款“跨界利器”的核心能力，恰恰是电力市场最需要的。
DolphinDB是一款基于高性能时序数据库的实时计算平台，集成了实时分析与流处理能力，解决海量时序数据的存储、实时计算和高性能分析难题。其创始人周小华曾在摩根士丹利（MS）、巴克莱资本等国际顶级投行任职，深谙金融交易系统对“低延迟、高并发、复杂计算”的极致要求。这种“金融级精准”与“物联网（885312）级海量处理”的独特基因，让DolphinDB在面对电力市场的实时计算需求时，展现出了传统工业数据库难以企及的优势。
2026年5月，DolphinDB迎来了一个里程碑事件：DolphinDB数据库软件成为首批通过国家安全可靠测评（国测）的时序数据库软件，标志着DolphinDB在安全性、可靠性、自主可控性上获得了国家权威认可。
从量化交易到智慧电网，从金融风控到能源（850101）调度，DolphinDB的底层逻辑从未改变：让数据“算得快、算得准”。
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DolphinDB的“电力版图”
电力行业的需求是分层且多元的，DolphinDB的覆盖也是如此。
在发电侧，DolphinDB已服务于长江电力（600900）、乌江水电、中广核、中核等标杆客户。水电企业的痛点在于，各水电站地理位置分散，多电站、多机组的数据分散与协同困难，原有基于单机实时数据库的架构难以支持跨电站的统一分析与实时预警。DolphinDB通过分布式存储、存算一体与边云协同架构，实现了PB级设备数据的集中管理与毫秒级查询响应，流计算引擎能够实时计算振动特征、温度趋势等数百个监控指标，将预警延迟从分钟级压缩至秒级。
在电网侧，南方电网、国家电网等企业开始将DolphinDB应用于配电网实时监控和负荷预测。传统架构中，海量智能电表数据写入关系型数据库后，统一分析模式存在不可控的延迟，且无法有效处理主变压器50kHz振动原始波形等高频数据。DolphinDB的边缘实时分析引擎与云端数据存储底座可就地完成数据接收、解析和实时分析，对正常数据降采样上传，异常则原波保留并立即告警，将海量计算任务下沉至边缘，不仅大幅降低网络压力，更将电网的态势感知能力提升至秒级，使“实时感知－秒级响应”成为可能。
在负荷侧，DolphinDB支持电动汽车充电网络、工商业用户的行为分析与负荷预测，帮助企业优化充电策略和需求响应能力。在需求响应与可调负荷聚合运营场景中，DolphinDB通过多源数据实时接入、基线负荷动态计算、可调能力评估与响应效果监测的全流程闭环，实现了从“实时监测”到“事后结算”的一体化处理。
但真正让DolphinDB在电力市场建立差异化优势的，是其在电力交易领域的布局。一个典型案例是DolphinDB与国网某省级电力交易中心在电力交易结算领域的落地项目。在省级电力交易中心，出清、校核、结算涉及多源异构数据，传统架构需要将数据在交易系统、调度系统、结算系统之间反复迁移，不仅效率低下，而且容易出现数据不一致。DolphinDB提供了一体化数据底座，将交易全流程数据集中存储与管理，依托其分布式事务机制保证跨表、跨节点操作的数据强一致性，内置的计算引擎直接支持电力交易中常见的曲线拟合、价差分析、风险度量等复杂计算。
更关键的是，DolphinDB将金融行业中成熟的套利对冲、量价因子、风险平价等算法引入电力交易场景。例如，一个在量化基金中用于期权定价的模型，经过适当调整后，可以直接用于评估电力金融合约的价值；一个在高频交易中用于识别价差套利机会的算法，可以迁移到跨省输电通道的价差分析中。
在电力交易这个新兴且复杂的领域，多数时序数据库厂商缺少金融级量化算法沉淀与一体化仿真能力，而DolphinDB凭借金融技术积累形成差异化优势，助力电力交易由过往“经验驱动”逐步转向“数据驱动”的量化决策。
结语
电力市场的“卖铲人”已就位
当电力现货市场的波动率逐渐接近甚至超过部分大宗商品市场，当新能源（850101）占比提升让电网调度越来越像高频风险管理，当电力交易员开始像量化基金经理一样编写策略代码，这表明，电力市场正从“自动化”迈向“数智化”。这不是趋势判断，而是正在发生的现实，数字化转型已不是选择题，而是必答题。
必答题，需要匹配的解题工具。DolphinDB正逐渐成为电力市场数据基础设施中的“必选项”，它能承载海量时序数据、执行分钟级实时计算，还将于2026年6月底上线AI客户端，以自然语言交互降低使用门槛，将实时计算与复杂分析从“人驱动”推向“智能驱动”，与“人工智能（885728）+能源（850101）”的国家战略方向高度契合。
电力市场已进入数字化转型深水区，而作为“卖铲人”——DolphinDB，已就位。
