据最新调研，2024年中国太阳辐射临近预报市场销售收入达到了 万元，预计2031年可以达到 万元，2025-2031期间年复合增长率(CAGR)为 %。
本文研究中国市场太阳辐射临近预报现状及未来发展趋势，侧重分析在中国市场扮演重要角色的企业，重点呈现这些企业在中国市场的太阳辐射临近预报收入、市场份额、市场定位、发展计划、产品及服务等。历史数据为2020至2025年，预测数据为2026至2031年。本研究项目旨在梳理太阳辐射临近预报领域产品系列，洞悉行业特点、市场存量空间及增量空间，并结合市场发展前景判断太阳辐射临近预报领域内各类竞争者所处地位。
太阳辐射临近预报是指对未来数十至数百分钟内太阳能发电量进行预测。它是太阳能发电量预测的重要组成部分，通常时间分辨率为5至15分钟，更新频率高达每分钟。它主要依赖于卫星太阳辐射数据、地面气象观测数据以及辐照度传感器数据。这些技术通常基于测量数据的时间序列处理，包括气象观测数据和太阳能发电设施的发电量测量数据。诸如自回归移动平均数（ARMA、ARIMA等）之类的方法可用于建立预测模型。
随着技术的发展，基于机器学习的方法得到越来越广泛的应用。例如，一些研究使用改进的灰色关联分析方法提取高度相关的外部气象特征，并将其与Informer等模型相结合，以提高短期预测的准确性。还有一些研究项目使用自定义的Yolov8模型检测云层和太阳，并利用强化学习预测云层轨迹，进行太阳辐射临近预报。
准确的太阳辐射临近预报对于光伏电站的高效运行和电网的稳定运行具有重要意义。它可以帮助光伏电站优化发电调度，降低太阳能发电间歇性对电网的影响，同时协助电网运营商做出更合理的调度决策，确保电力供应的可靠性和稳定性。
中国市场核心厂商包括Solargis、IBM Research、Reuniwatt、DNV（Solcast）、Open Climate Fix等，2024年前三大厂商，占有大约 %的市场份额。
从产品产品类型方面来看，基于卫星数据的临近预报占有重要地位，预计2031年份额将达到 %。同时就应用来看，光伏电站在2024年份额大约是 %，未来几年CAGR大约为 %。
主要企业包括：
Solargis
IBM Research
Reuniwatt
DNV（Solcast）
Open Climate Fix
NIWA
CSP Services
Vaisala Xweather
CalibSun
Fraunhofer ISE
Vaisala
按照不同产品类型，包括如下几个类别：
基于卫星数据的临近预报
基于地面观测数据的临近预报
多源数据融合临近预报
按照不同核心技术原理，包括如下几个类别：
基于物理模型的临近预报
数据驱动的临近预报
基于混合模型的临近预报
按照不同预测时间尺度，包括如下几个类别：
超短期临近预报
短期临近预报
中短期临近预报
按照不同应用，主要包括如下几个方面：
光伏电站
气象服务
建筑节能
其他
本文正文共8章，各章节主要内容如下：
第1章：报告统计范围、产品细分及中国总体规模及增长率，2020-2031年
第2章：中国市场太阳辐射临近预报主要企业竞争分析，主要包括太阳辐射临近预报收入、市场占有率、及行业集中度等
第3章：中国市场太阳辐射临近预报主要企业基本情况介绍，包括公司简介、太阳辐射临近预报产品、太阳辐射临近预报收入及最新动态等
第4章：中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模及份额等
第5章：中国不同应用太阳辐射临近预报规模及份额等
第6章：行业发展环境分析
第7章：行业供应链分析
第8章：报告结论
本报告的关键问题
市场空间：中国太阳辐射临近预报行业市场规模情况如何？未来增长情况如何？
产业链情况：中国太阳辐射临近预报厂商所在产业链构成是怎样？未来格局会如何演化？
厂商分析：全球太阳辐射临近预报领先企业是谁？企业情况怎样？

1 太阳辐射临近预报市场概述
1.1 太阳辐射临近预报市场概述
1.2 不同产品类型太阳辐射临近预报分析
1.2.1 中国市场不同产品类型太阳辐射临近预报规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.2.2 基于卫星数据的临近预报
1.2.3 基于地面观测数据的临近预报
1.2.4 多源数据融合临近预报
1.3 不同核心技术原理太阳辐射临近预报分析
1.3.1 中国市场不同核心技术原理太阳辐射临近预报规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.3.2 基于物理模型的临近预报
1.3.3 数据驱动的临近预报
1.3.4 基于混合模型的临近预报
1.4 不同预测时间尺度太阳辐射临近预报分析
1.4.1 中国市场不同预测时间尺度太阳辐射临近预报规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.4.2 超短期临近预报
1.4.3 短期临近预报
1.4.4 中短期临近预报
1.5 从不同应用，太阳辐射临近预报主要包括如下几个方面
1.5.1 中国市场不同应用太阳辐射临近预报规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.5.2 光伏电站
1.5.3 气象服务
1.5.4 建筑节能
1.5.5 其他
1.6 中国太阳辐射临近预报市场规模现状及未来趋势（2020-2031）
2 中国市场主要企业分析
2.1 中国市场主要企业太阳辐射临近预报规模及市场份额
2.2 中国市场主要企业总部及主要市场区域
2.3 中国市场主要厂商进入太阳辐射临近预报行业时间点
2.4 中国市场主要厂商太阳辐射临近预报产品类型及应用
2.5 太阳辐射临近预报行业集中度、竞争程度分析
2.5.1 太阳辐射临近预报行业集中度分析：2024年中国市场Top 5厂商市场份额
2.5.2 中国市场太阳辐射临近预报第一梯队、第二梯队和第三梯队厂商及市场份额
2.6 新增投资及市场并购活动
3 主要企业简介
3.1 Solargis
3.1.1 Solargis公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.1.2 Solargis 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.1.3 Solargis在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.1.4 Solargis公司简介及主要业务
3.2 IBM Research
3.2.1 IBM Research公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.2.2 IBM Research 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.2.3 IBM Research在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.2.4 IBM Research公司简介及主要业务
3.3 Reuniwatt
3.3.1 Reuniwatt公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.3.2 Reuniwatt 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.3.3 Reuniwatt在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.3.4 Reuniwatt公司简介及主要业务
3.4 DNV（Solcast）
3.4.1 DNV（Solcast）公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.4.2 DNV（Solcast） 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.4.3 DNV（Solcast）在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.4.4 DNV（Solcast）公司简介及主要业务
3.5 Open Climate Fix
3.5.1 Open Climate Fix公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.5.2 Open Climate Fix 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.5.3 Open Climate Fix在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.5.4 Open Climate Fix公司简介及主要业务
3.6 NIWA
3.6.1 NIWA公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.6.2 NIWA 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.6.3 NIWA在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.6.4 NIWA公司简介及主要业务
3.7 CSP Services
3.7.1 CSP Services公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.7.2 CSP Services 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.7.3 CSP Services在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.7.4 CSP Services公司简介及主要业务
3.8 Vaisala Xweather
3.8.1 Vaisala Xweather公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.8.2 Vaisala Xweather 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.8.3 Vaisala Xweather在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.8.4 Vaisala Xweather公司简介及主要业务
3.9 CalibSun
3.9.1 CalibSun公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.9.2 CalibSun 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.9.3 CalibSun在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.9.4 CalibSun公司简介及主要业务
3.10 Fraunhofer ISE
3.10.1 Fraunhofer ISE公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.10.2 Fraunhofer ISE 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.10.3 Fraunhofer ISE在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.10.4 Fraunhofer ISE公司简介及主要业务
3.11 Vaisala
3.11.1 Vaisala公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
3.11.2 Vaisala 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
3.11.3 Vaisala在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.11.4 Vaisala公司简介及主要业务
4 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模及预测
4.1 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模及市场份额（2020-2025）
4.2 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模预测（2026-2031）
5 不同应用分析
5.1 中国不同应用太阳辐射临近预报规模及市场份额（2020-2025）
5.2 中国不同应用太阳辐射临近预报规模预测（2026-2031）
6 行业发展机遇和风险分析
6.1 太阳辐射临近预报行业发展机遇及主要驱动因素
6.2 太阳辐射临近预报行业发展面临的风险
6.3 太阳辐射临近预报行业政策分析
6.4 太阳辐射临近预报中国企业SWOT分析
7 行业供应链分析
7.1 太阳辐射临近预报行业产业链简介
7.1.1 太阳辐射临近预报行业供应链分析
7.1.2 主要原材料及供应情况
7.1.3 太阳辐射临近预报行业主要下游客户
7.2 太阳辐射临近预报行业采购模式
7.3 太阳辐射临近预报行业开发/生产模式
7.4 太阳辐射临近预报行业销售模式
8 研究结果
9 研究方法与数据来源
9.1 研究方法
9.2 数据来源
9.2.1 二手信息来源
9.2.2 一手信息来源
9.3 数据交互验证
9.4 免责声明

表格目录
表 1： 中国市场不同产品类型太阳辐射临近预报规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 2： 基于卫星数据的临近预报主要企业列表
表 3： 基于地面观测数据的临近预报主要企业列表
表 4： 多源数据融合临近预报主要企业列表
表 5： 中国市场不同核心技术原理太阳辐射临近预报规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 6： 基于物理模型的临近预报主要企业列表
表 7： 数据驱动的临近预报主要企业列表
表 8： 基于混合模型的临近预报主要企业列表
表 9： 中国市场不同预测时间尺度太阳辐射临近预报规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 10： 超短期临近预报主要企业列表
表 11： 短期临近预报主要企业列表
表 12： 中短期临近预报主要企业列表
表 13： 中国市场不同应用太阳辐射临近预报规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 14： 中国市场主要企业太阳辐射临近预报规模（万元）&（2020-2025）
表 15： 中国市场主要企业太阳辐射临近预报规模份额对比（2020-2025）
表 16： 中国市场主要企业总部及地区分布及主要市场区域
表 17： 中国市场主要企业进入太阳辐射临近预报市场日期
表 18： 中国市场主要厂商太阳辐射临近预报产品类型及应用
表 19： 2024年中国市场太阳辐射临近预报主要厂商市场地位（第一梯队、第二梯队和第三梯队）
表 20： 中国市场太阳辐射临近预报市场投资、并购等现状分析
表 21： Solargis公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 22： Solargis 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 23： Solargis在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 24： Solargis公司简介及主要业务
表 25： IBM Research公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 26： IBM Research 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 27： IBM Research在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 28： IBM Research公司简介及主要业务
表 29： Reuniwatt公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 30： Reuniwatt 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 31： Reuniwatt在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 32： Reuniwatt公司简介及主要业务
表 33： DNV（Solcast）公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 34： DNV（Solcast） 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 35： DNV（Solcast）在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 36： DNV（Solcast）公司简介及主要业务
表 37： Open Climate Fix公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 38： Open Climate Fix 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 39： Open Climate Fix在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 40： Open Climate Fix公司简介及主要业务
表 41： NIWA公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 42： NIWA 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 43： NIWA在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 44： NIWA公司简介及主要业务
表 45： CSP Services公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 46： CSP Services 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 47： CSP Services在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 48： CSP Services公司简介及主要业务
表 49： Vaisala Xweather公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 50： Vaisala Xweather 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 51： Vaisala Xweather在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 52： Vaisala Xweather公司简介及主要业务
表 53： CalibSun公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 54： CalibSun 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 55： CalibSun在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 56： CalibSun公司简介及主要业务
表 57： Fraunhofer ISE公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 58： Fraunhofer ISE 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 59： Fraunhofer ISE在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 60： Fraunhofer ISE公司简介及主要业务
表 61： Vaisala公司信息、总部、太阳辐射临近预报市场地位以及主要的竞争对手
表 62： Vaisala 太阳辐射临近预报产品及服务介绍
表 63： Vaisala在中国市场太阳辐射临近预报收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 64： Vaisala公司简介及主要业务
表 65： 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模列表（万元）&（2020-2025）
表 66： 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模市场份额列表（2020-2025）
表 67： 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模（万元）预测（2026-2031）
表 68： 中国不同产品类型太阳辐射临近预报规模市场份额预测（2026-2031）
表 69： 中国不同应用太阳辐射临近预报规模列表（万元）&（2020-2025）
表 70： 中国不同应用太阳辐射临近预报规模市场份额列表（2020-2025）
表 71： 中国不同应用太阳辐射临近预报规模（万元）预测（2026-2031）
表 72： 中国不同应用太阳辐射临近预报规模市场份额预测（2026-2031）
表 73： 太阳辐射临近预报行业发展机遇及主要驱动因素
表 74： 太阳辐射临近预报行业发展面临的风险
表 75： 太阳辐射临近预报行业政策分析
表 76： 太阳辐射临近预报行业供应链分析
表 77： 太阳辐射临近预报上游原材料和主要供应商情况
表 78： 太阳辐射临近预报行业主要下游客户
表 79： 研究范围
表 80： 本文分析师列表


图表目录
图 1： 太阳辐射临近预报产品图片
图 2： 中国不同产品类型太阳辐射临近预报市场份额2024 & 2031
图 3： 基于卫星数据的临近预报产品图片
图 4： 中国基于卫星数据的临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 5： 基于地面观测数据的临近预报产品图片
图 6： 中国基于地面观测数据的临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 7： 多源数据融合临近预报产品图片
图 8： 中国多源数据融合临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 9： 中国不同核心技术原理太阳辐射临近预报市场份额2024 & 2031
图 10： 基于物理模型的临近预报产品图片
图 11： 中国基于物理模型的临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 12： 数据驱动的临近预报产品图片
图 13： 中国数据驱动的临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 14： 基于混合模型的临近预报产品图片
图 15： 中国基于混合模型的临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 16： 中国不同预测时间尺度太阳辐射临近预报市场份额2024 & 2031
图 17： 超短期临近预报产品图片
图 18： 中国超短期临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 19： 短期临近预报产品图片
图 20： 中国短期临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 21： 中短期临近预报产品图片
图 22： 中国中短期临近预报规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 23： 中国不同应用太阳辐射临近预报市场份额2024 VS 2031
图 24： 光伏电站
图 25： 气象服务
图 26： 建筑节能
图 27： 其他
图 28： 中国太阳辐射临近预报市场规模增速预测:（2020-2031）&（万元）
图 29： 中国市场太阳辐射临近预报市场规模, 2020 VS 2024 VS 2031（万元）
图 30： 2024年中国市场前五大厂商太阳辐射临近预报市场份额
图 31： 2024年中国市场太阳辐射临近预报第一梯队、第二梯队和第三梯队厂商及市场份额
图 32： 中国不同产品类型太阳辐射临近预报市场份额2020 & 2024
图 33： 太阳辐射临近预报中国企业SWOT分析
图 34： 太阳辐射临近预报产业链
图 35： 太阳辐射临近预报行业采购模式
图 36： 太阳辐射临近预报行业开发/生产模式分析
图 37： 太阳辐射临近预报行业销售模式分析
图 38： 关键采访目标
图 39： 自下而上及自上而下验证
图 40： 资料三角测定

研究方法论

为了保证报告中所含数据的质量和准确性，所采用的研究方法已经过许多程序的检验。分析人员为全职分析师，并且接受了超过六个月的培训，以满足我们公司的标准。我们的方法可以分为五个阶段：

01   二次研究

研究团队首先与研究领域的杂志，行业协会和行政部门合作。内部文档服务提供的信息有助于我们的进一步研究。我们的团队拥有丰富的经验和知识，可以有效地从现有资源中提取准确的信息。

02   访谈商业源

在第一阶段之后，研究团队与从事研究领域的代表公司进行了大量面对面或电话采访。分析师正在尝试有机会与该领域的领先公司和小型公司进行对话。采访中包括上游供应商，制造商，分销商，进口商，安装商，批发商和消费者。然后，对面试过程中收集的数据进行仔细检查，并与第二项研究进行比较。

03   综合数据分析

分析团队检查并综合前两个阶段收集的数据。为了验证数据，可以进行第二轮采访。
 

04   定量数据

本公司提供市场估计，制造商的产能和产能，市场预测和投资可行性等定量数据。数据基于第3阶段获得的估算值。

 
05   质量控制

在发布之前，每个报告都经过严格的审核和编辑过程，由经验管理团队完成，以确保发布数据的可靠性。