그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 규모, 점유율, 데이터 소스별(스마트 미터, 센서, 분산형 에너지 자원), A/ML 기능별, 용도별(고장 검출), 예측(-2036년)
Grid Edge Intelligence & Analytics Market Size, Share, & Forecast by Data Source (Smart Meters, Sensors, DERs), AI/ML Capability, and Application (Fault Detection, Forecasting) - Global Forecast to 2036
상품코드:1936204
리서치사:Meticulous Research
발행일:On Demand Report
페이지 정보:영문 277 Pages
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한글목차
세계 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장은 2026년 24억 7,000만 달러에서 2036년까지 112억 3,000만 달러에 이를 것으로 예측되며, 2026년부터 2036년까지의 연평균 성장률(CAGR)은 16.4%를 나타낼 것으로 전망됩니다.
그리드 엣지 지능화 및 분석은 스마트 미터, 센서, 분산형 에너지 자원(DER), 그리드 장비 등 다양한 그리드 자산에서 얻은 대량의 데이터를 처리하는 소프트웨어 플랫폼 및 알고리즘입니다. 이들은 실시간 인사이트, 예측, 자동화된 액션을 제공하고, 그리드 운영을 최적화하고, 신뢰성을 높이고, 새로운 유틸리티 서비스를 실현합니다. 이 시스템은 원시 그리드 데이터를 유용한 지식으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 그리드의 적극적인 관리, 설비 고장의 사전 예측, 분산형 에너지 자원의 최적 활용, 이상이나 부정의 감지, 의사 결정의 지원에 공헌합니다. 이러한 AI 구동 시스템은 패턴 인식과 예측을 위한 머신러닝, 수십억의 데이터 포인트를 처리하는 빅 데이터 분석, 자율적인 의사결정을 위한 인공지능 등 다양한 기술을 활용하고 있습니다. 또한 로컬 실시간 처리를 위한 엣지 컴퓨팅, 그리드 상태 및 고장을 예측하는 예측 분석, 복잡한 패턴을 식별하는 심층 학습, 이력 데이터 및 정보를 저장하는 클라우드 기반 데이터 레이크를 채택하고 있습니다. 그리드 엣지 지능화 시스템은 설비 고장의 초기 징후를 며칠에서 수주전에 검지해, 에너지 절도나 비기술적 손실을 특정해, 재생에너지 발전과 부하를 정확하게 예측해, 효율화를 위한 전압 및 무효 전력 제어를 최적화해, 코스트 삭감을 위한 예지 보전을 가능하게 해, 대규모 데이터 세트로부터 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
데이터 소스별 시장 분석
AI/ML 기능별 시장 분석
용도별 시장 분석
도입 모델별 시장 분석
분석 유형별 시장 분석
유틸리티 기능별 시장 분석
지역별 시장 분석
경쟁 분석
제4장 시장 인사이트
시장 성장 촉진요인
스마트 그리드 인프라에 의한 그리드 데이터의 급격한 증가
유틸리티에 있어서의 업무 효율화와 코스트 삭감의 압력
분산형 에너지 자원의 보급
시장 성장 억제요인
데이터 품질과 통합에 관한 과제
유틸리티에 있어서의 IT/OT 역량 부족 및 조직 변화 관리 이슈
시장 기회
분산 에너지 자원의 통합 및 최적화
신흥 시장에서의 유틸리티 디지털 전환
시장의 과제
모델의 해석 가능성과 규제 당국의 수용
사이버 보안 및 데이터 프라이버시
시장 동향
클라우드에서 엣지 컴퓨팅 분석으로의 진화
폐쇄 루프 자동화를 위한 운영 시스템과의 통합
Porter's Five Forces 분석
제5장 그리드 엣지 인텔리전스 기술과 AI/ML 아키텍처
그리드 용도용 머신러닝 알고리즘
빅 데이터 처리 아키텍처
엣지 컴퓨팅 및 분산 분석
예측 모델링 및 예측 기술
딥러닝과 신경망
디지털 트윈과 시뮬레이션 모델
설명 가능한 AI와 모델의 해석 가능성
시장 성장과 기술 도입에 미치는 영향
제6장 경쟁 구도
주요 성장 전략
시장의 차별화 요인
시너지 분석 : 주요 거래와 전략적 제휴
경쟁 대시보드
업계 리더
시장의 차별화 요인
선구 기업
신규 기업
벤더의 시장 포지셔닝
주요 기업별 시장 점유율/순위
제7장 세계의 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 데이터 소스별
스마트 미터 데이터
구간별 소비 데이터(15분, 1시간마다)
전압 및 전력 품질 데이터
미터 이벤트 및 상태 데이터
센서 및 감시 데이터
변전소 감시
피더 및 라인 센서
변압기 감시
분산형 에너지 자원 데이터
태양광 인버터 데이터
축전지 텔레메트리
EV 충전기 데이터
기상 및 환경 데이터
고객 및 GIS 데이터
통합 멀티소스 분석
제8장 세계의 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : AI/ML 기능별
예측 분석
설비 고장 예측
부하 예측
재생에너지 발전 예측
처방 분석
최적화에 관한 권장 사항
시나리오 분석
이상 감지
설비 이상 검출
전력 이상 검출
패턴 인식과 분류
심층 학습과 신경망
최적화를 위한 강화 학습
제9장 세계의 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 용도별
자산건전성 감시 및 예지보전
변압기의 건전성 감시
차단기 및 스위치 모니터링
케이블 및 도체 분석
부하 및 재생에너지 예측
단기 부하 예측
중장기 예측
태양광 및 풍력 발전의 예측
비기술적 손실의 검출
에너지 도난 감지
미터 고장의 특정
청구 에러 검출
계통 최적화 및 전압 및 VAR 제어
정전 예측과 예방
수요 반응 및 부하 관리
분산 에너지 자원(DER)의 통합 및 최적화
고객분석 및 참여
제10장 세계의 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 도입 모델별
클라우드 기반 분석
퍼블릭 클라우드 플랫폼
프라이빗 클라우드 솔루션
On-Premise형 분석
하이브리드 클라우드 에지 아키텍처
엣지 컴퓨팅 분석
변전소 엣지 분석
미터 및 디바이스 엣지 처리
제11장 세계의 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 분석 유형별
기술적 분석(과거 분석)
진단 분석(근본 원인 분석)
예측 분석(예측)
처방 분석(최적화)
실시간 스트리밍 분석
배치 처리 분석
제12장 세계의 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 유틸리티 기능별
운영 및 엔지니어링
자산 관리
고객 서비스 및 참여
수익 보증
규제 준수 및 보고
전략적 계획
제13장 그리드 엣지 지능화 및 분석 시장 : 지역별
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
독일
영국
프랑스
이탈리아
스페인
네덜란드
북유럽 국가
기타 유럽 국가
아시아태평양
중국
인도
일본
한국
호주
싱가포르
기타 아시아태평양
라틴아메리카
브라질
칠레
아르헨티나
기타 라틴아메리카
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
남아프리카
기타 중동 및 아프리카
제14장 기업 프로파일
C3.ai Inc.
Oracle Corporation
Itron Inc.
Landis Gyr Group AG
AutoGrid Systems Inc.
Bidgely Inc.
Sense(Sense Labs Inc.)
Grid4C(Innowatts)
Space-Time Insight(Nokia)
Uplight Inc.
Copper Labs Inc.
OhmConnect Inc.
Whisker Labs Inc.
Open Systems International Inc.(Emerson)
General Electric Company
Siemens AG
Schneider Electric SE
ABB Ltd.
Hitachi Energy Ltd.
Eaton Corporation
Other
제15장 부록
SHW
영문 목차
영문목차
Grid Edge Intelligence & Analytics Market by Data Source (Smart Meters, Sensors, DERs), AI/ML Capability, and Application (Fault Detection, Forecasting) - Global Forecasts (2026-2036)
According to the research report titled, 'Grid Edge Intelligence & Analytics Market by Data Source (Smart Meters, Sensors, DERs), AI/ML Capability, and Application (Fault Detection, Forecasting) - Global Forecasts (2026-2036),' the global grid edge intelligence & analytics market is expected to reach USD 11.23 billion by 2036 from USD 2.47 billion in 2026, at a CAGR of 16.4% from 2026 to 2036.
Grid Edge Intelligence and Analytics are software platforms and algorithms that handle large amounts of data from various grid assets, including smart meters, sensors, distributed energy resources (DERs), and grid devices. They provide real-time insights, predictions, and automated actions to optimize grid operations, increase reliability, and allow for new utility services. These systems aim to turn raw grid data into useful intelligence. They help manage the grid proactively, predict equipment failures before they happen, optimize the use of distributed energy resources, detect anomalies and fraud, and support better decision making. These AI-driven systems use various technologies, such as machine learning for recognizing patterns and making predictions, big data analytics to process billions of data points, and artificial intelligence for making independent decisions. They also employ edge computing for local real-time processing, predictive analytics to forecast grid conditions and failures, deep learning for identifying complex patterns, and cloud-based data lakes for storing historical and information. Grid edge intelligence systems can spot early signs of equipment failures days or weeks in advance, identify energy theft and non-technical losses, accurately forecast renewable generation and load, and optimize volt-VAR control for efficiency, enable predictive maintenance to cut costs, and offer actionable insights from large data sets.
Key Players
The key players operating in the global grid edge intelligence & analytics market are Siemens AG, General Electric Company, Schneider Electric SE, Eaton Corporation, Itron Inc., Landis+Gyr, Xylem Inc., Eka Systems, Arcus Global, and others.
Market Segmentation
The grid edge intelligence & analytics market is segmented by data source (smart meter data, sensor data, distributed energy resource data), AI/ML capability (predictive analytics, prescriptive analytics, descriptive analytics), application (asset health monitoring and predictive maintenance, distributed energy resource optimization, demand forecasting, fraud detection), deployment model (cloud-based, on-premises, hybrid), and geography. The study also evaluates industry competitors and analyzes the market at the country level.
By Data Source
Based on data source, the smart meter data segment is estimated to hold the largest share of the market in 2026, driven by billions of smart meters deployed globally, granular consumption data generation, and proven analytics use cases for operations and customer engagement.
By AI/ML Capability
Based on AI/ML capability, the predictive analytics segment is estimated to dominate the market in 2026, owing to high-value use cases including equipment failure prediction, load forecasting, and maintenance optimization delivering clear ROI.
By Application
Based on application, the asset health monitoring and predictive maintenance segment is expected to witness significant growth during the forecast period, driven by aging infrastructure requiring proactive management and maintenance cost reduction pressures.
By Deployment Model
Based on deployment model, the cloud-based analytics segment is expected to account for the largest share of the market in 2026, fueled by scalability requirements for massive data volumes, advanced AI/ML capabilities, and cost-effective infrastructure.
Geographic Analysis
An in-depth geographic analysis of the industry provides detailed qualitative and quantitative insights into the five major regions (North America, Europe, Asia-Pacific, Latin America, and the Middle East & Africa) and the coverage of major countries in each region. In 2026, North America is estimated to account for the largest share of the global grid edge intelligence & analytics market, driven by mature smart grid infrastructure generating massive data volumes, advanced utility analytics adoption, vendor ecosystem leadership, and utility focus on data-driven operations. Asia-Pacific is projected to register the highest CAGR during the forecast period, fueled by massive smart meter deployments in China and India, grid modernization creating data infrastructure, AI technology development, and utility digital transformation initiatives.
Key Questions Answered in the Report
How big is the grid edge intelligence & analytics market?
What is the grid edge intelligence & analytics market growth?
Who are the major players in the global grid edge intelligence & analytics market?
Which are the driving factors of the grid edge intelligence & analytics market?
Which region will lead the global grid edge intelligence & analytics market?
Scope of the Report
By Data Source
Smart Meter Data
Sensor Data
Distributed Energy Resource (DER) Data
By AI/ML Capability
Predictive Analytics
Prescriptive Analytics
Descriptive Analytics
By Application
Asset Health Monitoring and Predictive Maintenance
Distributed Energy Resource Optimization
Demand Forecasting
Fraud Detection
Miscellaneous / Others
By Deployment Model
Cloud-Based
On-Premises
Hybrid
By Geography
North America
U.S.
Canada
Europe
Germany
U.K.
France
Italy
Spain
Rest of Europe
Asia-Pacific
China
India
Japan
South Korea
Rest of Asia-Pacific
Latin America
Middle East & Africa
TABLE OF CONTENTS
1. Introduction
1.1. Market Definition
1.2. Market Ecosystem
1.3. Currency and Limitations
1.3.1. Currency
1.3.2. Limitations
1.4. Key Stakeholder
2. Research Methodology
2.1. Research Approach
2.2. Data Collection & Validation
2.2.1. Secondary Research
2.2.2. Primary Research
2.3. Market Assessment
2.3.1. Market Size Estimation
2.3.2. Bottom-Up Approach
2.3.3. Top-Down Approach
2.3.4. Growth Forecast
2.4. Assumptions for the Stud
3. Executive Summary
3.1. Overview
3.2. Market Analysis, by Data Source
3.3. Market Analysis, by AI/ML Capability
3.4. Market Analysis, by Application
3.5. Market Analysis, by Deployment Model
3.6. Market Analysis, by Analytics Type
3.7. Market Analysis, by Utility Function
3.8. Market Analysis, by Geography
3.9. Competitive Analysis
4. Market Insights
4.1. Introduction
4.2. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market: Impact Analysis of Market Drivers (2026-2036)
4.2.1. Exponential Grid Data Growth from Smart Grid Infrastructure
4.2.2. Utility Operational Efficiency and Cost Reduction Pressures
4.2.3. Distributed Energy Resource Proliferation
4.3. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market: Impact Analysis of Market Restraints (2026-2036)
4.3.1. Data Quality and Integration Challenges
4.3.2. Utility IT/OT Skillset and Change Management
4.4. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market: Impact Analysis of Market Opportunities (2026-2036)
4.4.1. Distributed Energy Resource Integration and Optimization
4.4.2. Emerging Markets Utility Digital Transformation
4.5. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market: Impact Analysis of Market Challenges (2026-2036)
4.5.1. Model Explainability and Regulatory Acceptance
4.5.2. Cybersecurity and Data Privacy
4.6. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market: Impact Analysis of Market Trends (2026-2036)
4.6.1. Evolution from Cloud to Edge Computing Analytics
4.6.2. Integration with Operational Systems for Closed-Loop Automation
4.7. Porter's Five Forces Analysis
4.7.1. Threat of New Entrants
4.7.2. Bargaining Power of Suppliers
4.7.3. Bargaining Power of Buyers
4.7.4. Threat of Substitute Products
4.7.5. Competitive Rivalry
5. Grid Edge Intelligence Technologies and AI/ML Architectures
5.1. Introduction to Grid Edge Analytics
5.2. Machine Learning Algorithms for Grid Applications
5.3. Big Data Processing Architectures
5.4. Edge Computing and Distributed Analytics
5.5. Predictive Modeling and Forecasting Techniques
5.6. Deep Learning and Neural Networks
5.7. Digital Twin and Simulation Models
5.8. Explainable AI and Model Interpretability
5.9. Impact on Market Growth and Technology Adoption
6. Competitive Landscape
6.1. Introduction
6.2. Key Growth Strategies
6.2.1. Market Differentiators
6.2.2. Synergy Analysis: Major Deals & Strategic Alliances
6.3. Competitive Dashboard
6.3.1. Industry Leaders
6.3.2. Market Differentiators
6.3.3. Vanguards
6.3.4. Emerging Companies
6.4. Vendor Market Positioning
6.5. Market Share/Ranking by Key Player
7. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by Data Source
7.1. Introduction
7.2. Smart Meter Data
7.2.1. Interval Consumption Data (15-min, Hourly)
7.2.2. Voltage and Power Quality Data
7.2.3. Meter Event and Status Data
7.3. Sensor and Monitoring Data
7.3.1. Substation Monitoring
7.3.2. Feeder and Line Sensors
7.3.3. Transformer Monitoring
7.4. Distributed Energy Resource Data
7.4.1. Solar Inverter Data
7.4.2. Battery Storage Telemetry
7.4.3. EV Charger Data
7.5. Weather and Environmental Data
7.6. Customer and GIS Data
7.7. Integrated Multi-Source Analytic
8. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by AI/ML Capability
8.1. Introduction
8.2. Predictive Analytics
8.2.1. Equipment Failure Prediction
8.2.2. Load Forecasting
8.2.3. Renewable Generation Forecasting
8.3. Prescriptive Analytics
8.3.1. Optimization Recommendations
8.3.2. Scenario Analysis
8.4. Anomaly Detection
8.4.1. Equipment Anomaly Detection
8.4.2. Consumption Anomaly Detection
8.5. Pattern Recognition and Classification
8.6. Deep Learning and Neural Networks
8.7. Reinforcement Learning for Optimization
9. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by Application
9.1. Introduction
9.2. Asset Health Monitoring and Predictive Maintenance
9.2.1. Transformer Health Monitoring
9.2.2. Breaker and Switch Monitoring
9.2.3. Cable and Conductor Analysis
9.3. Load and Renewable Forecasting
9.3.1. Short-Term Load Forecasting
9.3.2. Medium and Long-Term Forecasting
9.3.3. Solar and Wind Forecasting
9.4. Non-Technical Loss Detection
9.4.1. Energy Theft Detection
9.4.2. Meter Malfunction Identification
9.4.3. Billing Error Detection
9.5. Grid Optimization and Volt-VAR Control
9.6. Outage Prediction and Prevention
9.7. Demand Response and Load Management
9.8. DER Integration and Optimization
9.9. Customer Analytics and Engagement
10. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by Deployment Model
10.1. Introduction
10.2. Cloud-Based Analytics
10.2.1. Public Cloud Platforms
10.2.2. Private Cloud Solutions
10.3. On-Premise Analytics
10.4. Hybrid Cloud-Edge Architecture
10.5. Edge Computing Analytics
10.5.1. Substation Edge Analytics
10.5.2. Meter and Device Edge Processing
11. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by Analytics Type
11.1. Introduction
11.2. Descriptive Analytics (Historical Analysis)
11.3. Diagnostic Analytics (Root Cause Analysis)
11.4. Predictive Analytics (Forecasting)
11.5. Prescriptive Analytics (Optimization)
11.6. Real-Time Streaming Analytics
11.7. Batch Processing Analytic
12. Global Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by Utility Function
12.1. Introduction
12.2. Operations and Engineering
12.3. Asset Management
12.4. Customer Service and Engagement
12.5. Revenue Assurance
12.6. Regulatory Compliance and Reporting
12.7. Strategic Planning
13. Grid Edge Intelligence & Analytics Market, by Geography
