曙光存储赋能电网智慧大脑迭代升级
国家能源局近期发布了关于推进能源数字化与智能化发展的指导意见，标志着新型电力系统建设进入加速阶段。然而，一个现实挑战日益凸显：随着新能源占比持续攀升，传统电力调度体系正承受前所未有的压力——电网结构日趋复杂，数据量呈爆炸式增长，对智慧化调度的需求已刻不容缓。作为数据基础设施底座的曙光存储，近日为一家
国家能源局近期发布了关于推进能源数字化与智能化发展的指导意见，标志着新型电力系统建设进入加速阶段。然而，一个现实挑战日益凸显：随着新能源占比持续攀升，传统电力调度体系正承受前所未有的压力——电网结构日趋复杂，数据量呈爆炸式增长，对智慧化调度的需求已刻不容缓。作为数据基础设施底座的曙光存储，近日为一家国际知名能源企业打造了高效存储资源池，以存储能力支撑AI算力的高效运转，这一案例值得深入探讨。
该用户运营着全球最为复杂的交直流混联大电网，并拥有国内首个区域电力现货交易市场。如此庞大的体量意味着电网调度所需的“智慧大脑”必须达到顶级配置，背后的高性能存储需求自然格外强烈。AI训练过程中会产生数十亿甚至上百亿个文件，且大量模型基于图片、音频等非结构化数据学习，每个文件大小通常仅为几KB到几MB。曙光ParaStor分布式对象存储针对IO协议进行了极致优化，单桶即可支持千亿级KB存储能力，并发吞吐量达到百万级TPS——既存得更多，也存得更快，这才是支撑电网智能化的关键所在。
更值得关注的是，曙光存储还为用户构建了一套高性价比的大数据存算分离方案。AI训练具有典型的“读多写少”特征。曙光ParaStor允许存储与计算资源按需配置，以更合理的成本保存海量数据，同时提供强大的并发处理能力。针对训练中的热点数据，它采用扁平目录结构进行管理，结合全局数据检索与标签管理，能够快速、高效地实现数据分类与检索。相比其他厂商冗长的树形结构，这一优势在实际应用中尤为突出。
近年来，曙光ParaStor已融合文件、对象、块、HDFS等多种协议，真正实现了海量异构数据的统一管理，在人工智能、通信、自动驾驶等领域得到广泛应用。在曙光存储的支撑下，知识图谱、AI预测、强化学习等前沿人工智能技术正逐步在电网中落地应用，持续为电网调度“智慧大脑”的迭代升级注入强劲动力。
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