2024-2030年中国智能光伏行业市场深度研究及投资战略规划报告
智能光伏
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2024-2030年中国智能光伏行业市场深度研究及投资战略规划报告

发布时间:2023-12-12
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  • 华经产业研究院
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《2024-2030年中国智能光伏行业市场深度研究及投资战略规划报告》由华经产业研究院研究团队精心研究编制,对智能光伏行业发展环境、市场运行现状进行了具体分析,还重点分析了行业竞争格局、重点企业的经营现状,结合智能光伏行业的发展轨迹和实践经验,对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判;为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。

本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章智能光伏相关概述

1.1 太阳能光伏发电基本介绍

1.1.1 光伏发电原理及分类

1.1.2 光伏发电系统部件构成

1.1.3 太阳能光伏发电优势

1.1.4 太阳能光伏发电的应用

1.2 智能光伏基本介绍

1.2.1 智能光伏基本定义

1.2.2 智能光伏原理解析

1.2.3 智能光伏主要特点

1.2.4 智能光伏存在意义

第二章2019-2023年中国智能光伏产业发展分析

2.1 中国光伏发电行业发展状况

2.1.1 光伏发电装机规模

2.1.2 光伏发电供给规模

2.1.3 光伏发电消纳形势

2.1.4 光伏发电上网电价

2.2 中国智能光伏产业发展背景

2.2.1 新能源新起

2.2.2 环境污染严重

2.2.3 光伏技术受限

2.2.4 光伏污染环境

2.3 中国智能光伏产业发展综述

2.3.1 智能光伏发展历程

2.3.2 智能光伏发展优势

2.3.3 智能光伏市场格局

2.3.4 智能光伏示范项目

2.3.5 智能光伏示范企业

2.3.6 商业模式发展路径

2.4 中国智能光伏产业相关政策

2.4.1 产业政策汇总

2.4.2 重点政策解析

2.4.3 政策基本特征

2.4.4 政策影响分析

2.4.5 政策发展方向

2.4.6 地方补贴政策

第三章2019-2023年中国智能光伏行业关键技术发展状况

3.1 无人机

3.1.1 全球无人机出货量

3.1.2 全球无人机市场规模

3.1.3 中国无人机市场规模

3.1.4 中国民用无人机发展现状

3.1.5 无人机对智能光伏的影响

3.2 5G技术

3.2.1 5G技术进展

3.2.2 5G建设投资

3.2.3 5G基站建设

3.2.4 5G用户普及

3.2.5 5G对智能光伏的影响

3.3 人工智能

3.3.1 AI发展历程

3.3.2 AI区域格局

3.3.3 AI市场规模

3.3.4 AI投融资情况

3.3.5 AI对智能光伏的影响

3.4 物联网

3.4.1 物联网连接设备数量

3.4.2 物联网行业占比数

3.4.3 物联网发展现状

3.4.4 泛在电力物联网

3.4.5 物联网实施模式

3.4.6 物联网对智能光伏的影响

3.5 云计算

3.5.1 全球云计算发展规模

3.5.2 中国云计算市场规模

3.5.3 中国云计算使用现状

3.5.4 中国云计算降本增效

3.5.5 云计算对智能光伏的影响

第四章智能光伏产业链上游-设备层

4.1 多晶硅

4.1.1 多晶硅界定概念

4.1.2 智能破碎系统

4.1.3 多晶硅产量分析

4.1.4 多晶硅企业分布

4.1.5 多晶硅市场需求

4.1.6 多晶硅发展趋势

4.2 硅片

4.2.1 硅片基本定义

4.2.2 硅片产量现状

4.2.3 硅片销售规模

4.2.4 硅片市场需求

4.2.5 硅片竞争格局

4.3 智能光伏组件

4.3.1 智能光伏组件定义

4.3.2 物联网与光伏组件

4.3.3 光伏组件产量分析

4.3.4 光伏组件出口情况

4.3.5 组件企业竞争规模

4.4 智能零部件及系统

4.4.1 智能逆变器分类

4.4.2 智能逆变器市场份额

4.4.3 智能逆变器竞争格局

4.4.4 智能逆变器市场需求

4.4.5 智能逆变器价格走向

4.4.6 智能逆变器出口量

4.5 智能化工厂

4.5.1 多晶硅工厂

4.5.2 光伏玻璃工厂

第五章智能光伏产业链中游-集成层

5.1 智能光伏玻璃

5.1.1 智能光伏玻璃定义

5.1.2 光伏玻璃产量分析

5.1.3 光伏玻璃出口情况

5.1.4 光伏玻璃竞争格局

5.1.5 光伏玻璃需求量预测

5.2 智能电网

5.2.1 智能电网基本定义

5.2.2 智能电网建设现状

5.2.3 智能电网投资额

5.2.4 特高压投资规模

5.2.5 智能电表招标规模

5.2.6 电力自动化产品需求

5.3 智能设计

5.3.1 BIM基本概念

5.3.2 BIM市场规模

5.3.3 BIM与光伏建筑结合

5.3.4 BIM案例应用

5.3.5 BIM市场趋势

5.4 智能踏勘

5.5 智能施工

第六章智能光伏产业链下游-运维层

6.1 智能运维

6.1.1 光伏运维的必要性

6.1.2 智能运维主要优势

6.1.3 国际形势对智能运维影响

6.1.4 光伏运维市场状况

6.1.5 智能运维发展趋势

6.2 无线宽带

6.2.1 无线宽带与智能光伏

6.2.2 无线通信方式需求分析

6.2.3 无线宽带发展现状

6.2.4 电力系统专网需求

6.3 智能清洗

6.3.1 智能清洗运维机器人

6.3.2 智能清洗摆渡车

6.3.3 清洁机器人市场规模

6.3.4 重点企业业务布局

6.3.5 智能清洗项目案例

6.4 智能巡检

6.4.1 智能监控应用价值

6.4.2 新型巡检模式分析

6.4.3 巡检机器人市场容量

6.4.4 巡检无人机市场规模

6.4.5 智能巡检机器人企业布局

6.5 光伏大数据

6.5.1 光伏大数据分析

6.5.2 光伏大数据监测

6.5.3 大数据区域格局

6.5.4 光伏大数据发展方向

6.5.5 大数据能源行业规模

6.5.6 大数据电力应用

6.6 移动运维

第七章2019-2023年中国智能光伏应用模式分析

7.1 智能光伏电站应用

7.1.1 智能光伏电站管理模式

7.1.2 智能光伏电站主要特点

7.1.3 智能光伏电站发展优势

7.1.4 智能光伏电站项目动态

7.1.5 智能光伏电站市场份额

7.1.6 智能光伏电站区域发展

7.1.7 智能光伏电站补贴竞价

7.2 智能微电网应用

7.2.1 智能微网基本概念

7.2.2 智能微网发展历程

7.2.3 智能微网主要特征

7.2.4 智能微网建设结构

7.2.5 智能微网关键技术

7.2.6 智能微网分层控制

7.2.7 发展智能微电网目的

7.2.8 智能微网发展趋势

7.3 智能光伏道路应用

7.3.1 智能光伏道路基本描述

7.3.2 智能光伏道路主要功能

7.3.3 智能光伏道路主要应用

7.3.4 智能光伏道路技术问题

7.3.5 智能光伏道路优势

7.3.6 智能光伏道路劣势

7.4 智能光伏建筑应用

7.4.1 智能光伏建筑意义

7.4.2 智能光伏建筑应用形式

7.4.3 EMC节能服务合同管理

7.4.4 大数据在线监测管理

7.4.5 智能光伏建筑发展难点

7.4.6 智能光伏建筑发展走向

7.5 智能光伏农业应用

7.5.1 现代农业升级

7.5.2 智能光伏农业模式

7.5.3 智能光伏大棚优势

7.5.4 智能光伏农业发展优势

7.6 智能光伏扶贫计划

7.6.1 智能光伏扶贫定义

7.6.2 智能光伏扶贫由来

7.6.3 智能光伏扶贫发展现状

7.6.4 智能光伏扶贫基本政策

7.6.5 智能光伏扶贫典型模式

7.6.6 智能光伏扶贫实践机制

7.6.7 智能光伏扶贫溢出效应

第八章特色行业智能光伏试行案例分析

8.1 智能光伏建筑及城镇案例

8.1.1 全球十大智能光伏建筑

8.1.2 中国建筑光伏一体化

8.2 智能光伏农业案例

8.2.1 智能光伏农业

8.2.2 智能光伏治沙

8.2.3 智能光伏渔业

8.3 智能光伏交通案例

8.3.1 智能光伏地铁

8.3.2 智能光伏高铁

8.3.3 智能光伏机场

8.3.4 智能光伏汽车

8.3.5 智能光伏码头

8.4 智能光伏区域扶贫案例

8.4.1 河北

8.4.2 山西

8.4.3 宁夏

8.4.4 青海

8.4.5 甘肃

8.5 智能微电网案例

8.5.1 王家寨绿色智能微电网示范项目

8.5.2 上海电力大学智能微电网综合能源服务项目

8.5.3 张北县新能源微电网示范项目

8.5.4 二连浩特可再生能源微电网示范项目

8.5.5 山东长岛智能微电网群互联工程

第九章中国智能光伏部分试点示范企业经营状况分析

9.1 阳光电源股份有限公司

9.1.1企业发展简况分析

9.1.2企业经营情况分析

9.1.3企业经营优劣势分析

9.2 武汉帝尔激光科技股份有限公司

9.2.1企业发展简况分析

9.2.2企业经营情况分析

9.2.3企业经营优劣势分析

9.3 隆基绿能科技股份有限公司

9.3.1企业发展简况分析

9.3.2企业经营情况分析

9.3.3企业经营优劣势分析

9.4 科华数据股份有限公司

9.4.1企业发展简况分析

9.4.2企业经营情况分析

9.4.3企业经营优劣势分析

9.5 华为技术有限公司

9.5.1企业发展简况分析

9.5.2企业经营情况分析

9.5.3企业经营优劣势分析

第十章2024-2030年中国智能光伏行业投资机会分析及风险预警

10.1 智能光伏PPP模式分析

10.1.1 PPP模式概念

10.1.2 PPP模式典型特征

10.1.3 PPP模式在增量配电领域应用

10.1.4 PPP模式在光伏电站领域应用

10.2 中国智能光伏行业投资风险

10.2.1 产业发展存在问题

10.2.2 主要投资风险因素

10.2.3 投融资体系不健全

10.3 中国智能光伏行业投资建议

10.3.1 完善产业链条

10.3.2 注重技术创新

10.3.3 提高产业效益

10.3.4 规范产业秩序

10.3.5 开拓新兴市场

10.4 中国智能光伏行业融资案例

10.4.1 组件企业融资

10.4.2 逆变器企业融资

10.4.3 电站企业融资

10.4.4 设备企业融资

10.4.5 支架企业融资

第十一章2024-2030年中国智能光伏行业发展趋势预测

11.1 中国智能光伏行业投资机会

11.1.1 改变光伏供应链

11.1.2 降低LCOE

11.1.3 Solar+

11.1.4 光伏电站更高效

11.1.5 自由贸易

11.1.6 网络安全

11.2 中国智能光伏行业发展趋势

11.2.1 全面数字化

11.2.2 主动支撑电网

11.2.3 光储共生

11.2.4 虚拟电站

11.2.5 重构安全

11.2.6 模块化设计

11.3 2024-2030年智能光伏产业预测分析

11.3.1 中国智能光伏产业影响因素分析

11.3.2 中国光伏发电累计装机容量预测

图表目录

图表 太阳能光伏发电系统结构

图表 太阳能光伏发电器件组成示意图

图表 三类太阳能光伏发电应用系统特点对比表

图表 智能光伏内涵示意图

图表 光伏收益率对装机成本和利用小时数的敏感性分析

图表 智能光伏试点示范项目名单

图表 运营商2023年5G建站建设

图表 人工智能的发展历程

图表 人工智能与深度学习的关系

图表 中国人工智能政策发展历程

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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