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新能源发电功率预测系统
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伍鑫童·头豹分析师
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行业定义
新能源发电功率预测系统指用于预测风电场或光伏电站未来一段时间内输出功率(并展示、统计、分析预测结果)的新能源软件,该类软件采用包括人工智能在内的多项技术和软件算法,建立定制化的数据库和算法模型,分析处理采集的数值天气预报数据、实时测风/测光数据、地理数据等。新能源发电功率预测系统可提高新能源发电的预测精度,有助于制定科学的电力调度计划进而为电力现货交易和电力并网提供保障。
行业分类
按照预测频率分类,新能源发电功率预测系统可分为超短期功率预测系统、短期功率预测系统和中长期功率预测系统。
行业特征
新能源发电功率预测系统行业具有发电功率预测系统属刚性需求、技术壁垒较高、数据积累少三大特征。在需求依赖度方面,新能源电站需上报功率预测数据,因此发电功率预测系统属刚性需求。在技术壁垒方面,新能源发电功率预测系统行业新进入企业面临算法与数据方面的技术壁垒。在数据积累方面,由于中国新能源电力行业发展初期属粗放型经济增长方式,发电功率预测系统相关数据较为匮乏。
发展历程

新能源发电功率预测系统行业

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产业链分析
行业规模
新能源发电功率预测系统行业规模
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新能源发电功率预测系统行业
相关政策 5篇
竞争格局
中国新能源发电功率预测系统行业总体呈现以朗新科技、远光软件为头部企业带领行业发展的竞争格局。在营业收入方面,朗新科技、远光软件、林洋能源营业收入分别为23.3亿元、19.3亿元和19.4亿元,经营规模处于较高水平。在研发投入方面,仅朗新科技、远光软件研发投入超过5亿元(分别为5.7亿元和5.6亿元),其余企业研发投入均小于2亿元。在毛利率方面,国能日新、远光软件、林洋能源盈利能力较强,毛利率分别为66.6%、56.3%和49.7%。
数据图表
摘要
在行业定义方面,新能源发电功率预测系统指用于预测风电场或光伏电站未来一段时间内输出功率(并展示、统计、分析预测结果)的新能源软件,该类软件采用包括人工智能在内的多项技术和软件算法,建立定制化的数据库和算法模型,分析处理采集的数值天气预报数据、实时测风/测光数据、地理数据等。新能源发电功率预测系统可提高新能源发电的预测精度,有助于制定科学的电力调度计划进而为电力现货交易和电力并网提供保障。在产业链方面,新能源发电功率预测系统上游分为计算机配件厂商,代表企业有纳芯微、浪潮信息等。中游为新能源发电功率预测系统企业,代表企业有朗新科技、远光软件等。下游为新能源电力企业,代表企业有中国华电、中国长江电力等。在行业规模方面,下游新能源电力行业规模增长带动新能源发电功率预测系统市场规模从2018年的5.1亿元增长至2022年的11.1亿元,年复合增长率21.6%。新能源电力对传统能源发电的替代将推动新能源发电功率预测系统市场规模从2023年的12.9亿元增长至2027年的22.7亿元,年复合增长率15.2%。在竞争格局方面,中国新能源发电功率预测系统行业总体呈现以朗新科技、远光软件为头部企业带领行业发展的竞争格局。
新能源发电功率预测系统行业定义
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新能源发电功率预测系统指用于预测风电场或光伏电站未来一段时间内输出功率(并展示、统计、分析预测结果)的新能源软件,该类软件采用包括人工智能在内的多项技术和软件算法,建立定制化的数据库和算法模型,分析处理采集的数值天气预报数据、实时测风/测光数据、地理数据等。新能源发电功率预测系统可提高新能源发电的预测精度,有助于制定科学的电力调度计划进而为电力现货交易和电力并网提供保障。
[1]
1:弗若斯特沙利文
新能源发电功率预测系统行业分类
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按照预测频率分类,新能源发电功率预测系统可分为超短期功率预测系统、短期功率预测系统和中长期功率预测系统。
按照预测频率分类
新能源发电功率预测系统分类
超短期功率预测系统
超短期功率预测系统指对未来4小时电站发电功率的预测(又称日内预测),该类系统的预测数据主要用于电网实时调度(即电能发电量的实施调控)。超短期功率预测系统的主要输入变量除高精度气象预测数据(选取传输至电站的全部气象预测数据中未来0至4小时的数据)、电站装机容量数据外,还包括电站的实时测风或测光数据、发电机组实时状态数据、电站历史实发功率数据等。
短期功率预测系统
短期功率预测系统指对未来3-7天电站发电功率的预测(又称日前预测),该类系统的预测数据主要用于制定未来1天或数天的发电计划。短期功率预测系统的主要输入变量是短期高精度气象预测数据(指未来0到24小时或0到72小时的气象数据)和电站装机容量数据。
中长期功率预测系统
中长期功率预测系统指对未来数周或数月发电功率的预测,该类系统的预测数据主要用于电力现货双边市场长周期结算工作和电力网检修。中长期功率预测的准确度以短期和超短期功率预测结果为前提,该系统目前尚未普及,但具备形成刚需的潜力。对于运维团队而言,中长期功率预测可为集中检修提前做准备。对于电力调度而言,中长期功率预测可为中长期调度计划提供支撑信息。对于电力交易而言,中长期功率预测可为新能源电站和发电集团电力交易提供依据。
[2]
1:国能日新公告,象心力科技
国能日新公告,象心力科技
新能源发电功率预测系统行业特征
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新能源发电功率预测系统行业具有发电功率预测系统属刚性需求、技术壁垒较高、数据积累少三大特征。在需求依赖度方面,新能源电站需上报功率预测数据,因此发电功率预测系统属刚性需求。在技术壁垒方面,新能源发电功率预测系统行业新进入企业面临算法与数据方面的技术壁垒。在数据积累方面,由于中国新能源电力行业发展初期属粗放型经济增长方式,发电功率预测系统相关数据较为匮乏。
1
发电功率预测系统属刚性需求
新能源电站须上报功率预测数据,因此发电功率预测系统属刚性需求。
新能源发电功率预测可实现发电端和用电端的实时平衡进而保证电网的稳定运行,另外,该系统的数据可反映各电站电力生产能力和实际电力生产情况。根据国家能源局《发电厂并网运行管理细则》,新能源电站必须每天9点前向电网调度部门报送短期功率预测数据,每15分钟向电网调度部门报送超短期功率预测数据。因此,功率预测是新能源电站的必要工作,发电功率预测系统的需求会随着新能源并网容量的提升而增加。
2
新能源发电功率预测系统行业技术壁垒较高
行业新进入企业面临算法与数据方面的技术壁垒。
早期进入行业的企业已拥有较为深厚的算法库积累,如区域内不同气象条件下的的能效比算法,这一技术可帮助新能源电力企业提高功率预测准度和电力控制精度。另外,新能源发电功率预测系统企业还需具备包括同化技术在内的气象技术等,这些气象技术的研发和后期优化对企业算法优化能力和技术更新能力的要求较高。与此同时,发电功率预测业务需要大量的数据积累,新进入企业短期内无法积累足量的基础信息数据、气象观测数据、实际发电数据、运维数据等。因此,新能源发电功率预测系统行业新进入企业将面临算法与数据方面的技术壁垒。
3
新能源发电功率预测系统行业数据积累较少
由于中国新能源电力行业发展初期属粗放型经济增长方式,发电功率预测系统相关数据较为匮乏。
早期中国光伏、风力发电行业发展主要依靠设备、厂房等生产要素的投入,行业发展存在低效扩张的现象。粗放型的发展模式使新能源电力行业在发电、输电、配电和售电环节的数据积累较少。新能源软件的开发和优化不仅需要收集和利用实时数据,还需要利用大量历史数据进行论证与模拟,因此历史数据的匮乏是目前新能源发电功率预测系统行业面临的主要问题之一。
[3]
1:国家能源局,弗若斯特沙利文,国能日新公告
国家能源局,弗若斯特沙利文,国能日新公告
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