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 深度融合数值天气预报、卫星影像与现场实测数据，自主学习每座电站的运行特征。在欧洲一家独立发电商的实测对比中，相较于原有的卫星预测服务商，NEXT 将15 分钟（多数电力市场的结算时段）预测时效下的误差降低了 33%，5 分钟预测误差降低 46%。此外，NEXT 还成功通过了全球最大光伏电站的实地测试，在 2025 年印度季风期（全年光伏功率预测最具挑战性的时期）展现出卓越表现，并由此正式获选为该电站的预测服务商。
- NEXT
NEXT适用于哪些企业？
独立光伏发电商
无论是否配置储能，NEXT 都能帮助您优化运营策略、提升收益并降低偏差考核费用。
- 减少预测偏差带来的考核支出
预测发电量与实际发电量不符时，减少电网运营商收取的偏差考核费用。 - 收益最大化
优化现货交易、购电协议、辅助服务和储能策略。 - 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
覆盖日内各时段及日前的精准、可靠预测，助力光伏资产收益最大化。
- 收益最大化
利用不同市场间的价差，优化资产组合平衡策略。 - 降低偏差考核成本
减少预测不准确带来的罚金支出。 - 全面评估风险
概率预测可清晰呈现光伏发电的波动范围，为供需平衡提供可靠依据。
NEXT 卓越表现背后的三大支柱
多源数据融合
数值天气预报 + 卫星数据 + 现场 SCADA，采用自适应的 数据驱动架构进行融合。既能充分掌握区域 气象数据 ，又能精准捕捉电站内部的局部出力波动。
自适应机器学习
用于预测太阳能的学习算法 会根据 不同预测时域 和场站微气候、电网运行模式和季节变化动态调整数据源权重。
确定性预测与概率预测
单值预测完美匹配日常调度需求；完整的 P5 至 P95 分位数预测，有助于管控交易风险、优化储能调度及制定电量平衡策略。
- NEXT
日内与日前预测
CalibSun 为大型光伏企业提供日内和日前光伏功率预测。我们采用独特的融合方法，将卫星影像、气象模型和现场实时数据结合起来，并根据当地情况校准预测结果。
相较于使用卫星的竞争对手，该方法在5分钟和15分钟预测时效下将预测准确度分别提升46%和33%，带来切实的经济收益。
各预测时域内的精度表现保持稳定
NEXT 动态融合 数值天气预报（NWP）模型、静止轨道卫星影像与实时地面观测数据， 既能把握大尺度大气变化，又能精准捕捉影响实际出力的亚公里级局地波动。通过多源数据融合，无论是小时内调度还是日前运行计划，全预测时域均能稳定保持高精度。
数据保密承诺客户始终拥有其数据的完整所有权，所有数据仅用于为其提供服务。
概率预测（P5 至 P95）与确定性预测（P50）
NEXT 利用现场数据直接生成概率预测，帮您构建多种未来发电情景。电站运营商、聚合商和交易商可据此更好地管理发电波动带来的财务风险。
针对具体电站情况持续实时校准
每座光伏电站的辐照度与实际出力之间，都存在独特的响应特征。NEXT 深入挖掘电站历史数据以掌握这一特性，并在接收到新实测数据时进行持续动态校准。凭借这种自适应能力，哪怕历经季节更替、设备老化或天气剧变，系统在多年运行周期内始终能保持最佳预测精度。
全球可用，无需新增硬件
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、IODC、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。
选择 NEXT 的理由
- 使用 NEXT
- 融合数值天气预报、卫星影像和现场数据，并根据您的电站进行校准。
- 可接入电站现有传感器
- 根据电站运行特性实时校准预测
- 提供完整的概率预测区间和确定性预测
- 基于实时数据，预测及时更新，避免延迟和缺报。
- 未使用 NEXT
- 分辨率为9至25公里的通用预测，无法捕捉电站尺度的出力波动
- 接入现场数据需额外付费
- 未整合电站特有的运行特性
- 仅提供确定性预测
- 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
相比其他模型，基于现场数据的15分钟预测精度表现惊艳，正是储能系统运行急需的利器。
Mathieu DebonnetTSE首席执行官，2026年
接入流程
用好您的数据，生成可靠预测
- 案例
应用案例
以 科学严谨为本
NEXT 由 CalibSun 研发，并与 法国国立巴黎高等矿业学校展开科研合作。该校是 IEA PVPS Task 16 的核心参与机构，在太阳辐射建模、太阳能资源评估与数值天气预报领域造诣深厚。 凭借经同行评议的科研成果与持续产出的学术研究， 确保 NEXT 始终走在光伏预测科学的最前沿.
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- 常见问题
光伏功率预测常见问题
光伏功率预测如何保障电网安全稳定运行？
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。
云量波动、天气骤变时，NEXT 如何预测光伏出力？
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。
什么是光伏功率预测？
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。
