基于具体地点的太阳能与功率预测
随着太阳能在电力结构中的占比不断提升，运营商需要覆盖各个时间尺度的准确预测，从15分钟的日内更新到日前规划。
NEXT 系统融合数值天气预报、卫星影像与现场实测数据，并自主学习每一座电站的运行特性。根据欧洲某独立发电企业的发电数据显示，相较于仅依靠卫星数据的竞品，NEXT 在多数电力市场的结算时间尺度 ——15 分钟预测上，预测误差降低 33%；5 分钟预测误差降低 46%。在 2025 年季风季（印度太阳能预测难度最高的时段）开展的实景测试结束后，NEXT 成功中标全球最大光伏电站项目。
- NEXT
NEXT 适合哪些人？
独立太阳能发电企业
无论是否使用储能，通过最大化收益并最小化偏差考核费用来优化您的运营策略
- 减少预测偏差罚款
在预测发电量与实际发电量出现偏差时，最大限度地减少电网运营商施加的罚款。 - 收入最大化
在现货市场交易、电力购买协议、辅助服务和电池储能之间优化您的策略 - 高效的储能管理
优化电池管理，以最大限度地减少储能性能衰减，延长电池使用寿命，并降低更换成本。
聚合商与交易商
借助日内与日前精准、可靠的预测，最大限度地提高您的光伏资产收益。
- 收入最大化
利用不同市场之间的价格差异，优化投资组合的平衡。 - 减轻处罚
降低因预测不准确而产生的罚款成本。 - 强化风险评估
通过概率预测了解太阳能发电量的波动性，这对平衡供需至关重要
NEXT业绩背后的三大支柱
多源数据集成
NWP + 卫星 + 现场SCADA，通过自适应的 数据驱动框架进行融合。既涵盖了区域性 气象数据 以及电站尺度的局部出力波动。
自适应机器学习
用于预测太阳能的学习算法 会按 预测时域 和具体地点动态调整数据源的权重，适应当地的小气候、电网运行模式和季节性变化。
确定性与概率性输出
用于调度的单值预测，以及适用于风险感知交易、电池储能系统（BESS）调度及平衡策略的完整P5–P95分位数。
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日内与日前预测
在 CalibSun，我们为大型太阳能企业提供日内与日前预测服务。我们采用一种独特的混合方法，将卫星影像、气象模型和实时现场数据相结合，从而根据当地实际情况对预测结果进行重新校准。
该方法实现了业界领先的准确率，在5分钟时提升了46%，在15分钟时提升了33%，这带来了切实的财务收益。
在所有预测时段内保持一致的预测准确性
NEXT 动态组合 数值天气预报（NWP）模型、静止轨道卫星影像和实时地面观测数据 既能捕捉大尺度的大气动力学，又能捕捉驱动实际发电量的亚公里级变化。这种多来源数据整合确保了在各个预测时域内——从小时内调度到日前运行计划——预测精度的一致性。
保证数据保密 ：每位客户对其数据拥有完全的所有权，这些数据仅用于其自身利益。
概率性（P5-P95）和确定性（P50）
NEXT 利用现场数据原生生成概率预测。这些宝贵的洞察有助于您为未来的发电制定各种情景。这种概率方法使电站运营商、聚合商和交易商能够更好地管理与能源产量波动相关的财务风险。
根据您的电站情况进行校准，并实时重新校准
每座光伏电站的太阳辐照度与发电量之间都存在独特的关联关系。NEXT 利用您的历史数据来学习这一特征，并在收到新的测量数据时持续进行重新校准。这种随时间推移的自适应机制，能够确保在多年的运行过程中——无论经历季节更替、电站老化还是天气条件的变化——始终保持峰值预测的准确性。
全球范围内均可使用，无需安装硬件
NEXT 该服务覆盖全球。它采用多种气象模型（GFS、Arome、Arpege）和不同卫星（MSG、IOD、GFS GOES、Himawari等），以确保全球范围的覆盖。 NEXT无需安装任何硬件，只需连接到您的现场传感器系统（SCADA），并综合相关数据来优化预测结果。
为什么要转用 NEXT
- 使用 NEXT
- 采用混合数值天气预报（NWP）+卫星+现场数据的特定站点方法，并针对您的站点进行了校准
- 可与现场现有的传感器配合使用
- 基于现场行为的实时重新校准
- 全概率包络线 + 确定性
- 借助实时数据集，消除延迟，确保预测准确无误
- 未使用 NEXT
- 分辨率为9–25公里的通用预测，无法捕捉电站尺度的出力波动
- 集成现场数据的额外费用
- 未整合电站特有的运行特性
- 仅确定性输出
- 由于数据检索和处理造成的延迟，导致更新间隔达20分钟以上
我们从现场数据获得的 15 分钟精度，相比其他模型令人惊喜。对于 BESS 的运行而言，这正是我们所需要的。
Mathieu DebonnetTSE首席执行官，2026年
接入流程
从您的数据到可付诸行动的预测
- 案例
我们的应用场景
基于 科学严谨性
NEXT 由 CalibSun 开发，并以科学研究为基础，其合作方为 IEA PVPS Task 16 的主要贡献方，即Mines Paris – PSL（Mines Paris – PSL）。该校在太阳辐射建模、资源评估和数值天气预报领域拥有深厚的专业知识。经同行评审的研究以及 持续开展研发并发表在科学论文上，确保 NEXT 在太阳能预测领域始终处于科学前沿.
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- 问题
光伏太阳能预测常见问题解答
太阳能预测在电网稳定性中发挥什么作用？
随着光伏装机容量的增长，电网运营商需要预判太阳能发电的波动性，以保持供需平衡。准确的太阳能发电预测可以降低备用容量启用成本、减少弃光情况，并增强太阳能发电在现代电力系统中的可靠性。
短期预测与日前预测有什么区别？
短期预测涵盖未来15分钟至数小时的时间范围，依托实时卫星数据和现场数据来捕捉云量的快速变化——非常适合日内交易和负荷平衡。日前预测覆盖24至48小时的时间范围，利用数值天气预报（NWP）模型来支持市场报价和调度。
NEXT 如何处理云层覆盖和天气急剧变化？
NEXT 系统整合了卫星影像、数值天气预报（NWP）模型和现场传感器数据，并通过机器学习进行动态权重调整，从而追踪云层运动和辐照度变化趋势。对于30分钟以内的预测时段，可选配的天空成像仪能在天气快速变化的情况下进一步提升临近预测的精准度。
什么是太阳能发电预测？
太阳能发电预测是基于气象数据、历史数据以及电站的具体特性，对光伏电站未来的发电量进行预测。它有助于运营商优化运营、确保交易收益，并为构建稳定、脱碳的电网做出贡献。
太阳能预测面临的主要挑战有哪些？
太阳能预测面临的主要挑战包括：受云层覆盖和大气条件影响，太阳辐射强度波动较大；单数据源模型的局限性；以及不同地理区域预测结果存在的不确定性。 NEXT 通过融合多种数据源——数值天气预报（NWP）模型、卫星数据以及现场历史数据——并借助自适应机器学习引擎，持续对预测模型进行重新校准，从而克服了这些预测难题，无论所在位置或天气条件如何，都能保持最高的预测精度。
