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어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 예측(-2032년) : 제품 유형별, 구성요소별, 재료별, 기술별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석

Adaptive Grid Intelligence Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Product Type, Component, Material, Technology, Application, End User, and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장은 2025년에 55억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 10.6%로 성장하여 2032년까지 111억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

어댑티브 그리드 인텔리전스는 현대 배전 네트워크를 위한 동적 최적화 프레임워크로 실시간 모니터링, 예측 분석, 에너지 흐름의 자동 재구성을 가능하게 합니다. AI 기반 알고리즘과 센서 데이터를 통합하여 수급 균형 조정, 정전 완화, 변동하는 재생에너지 입력에 대한 내성 강화를 실현합니다. 소비 패턴과 그리드의 부하 집중 지점을 지속적으로 학습하여 효율성, 안정성, 지속가능성을 보장합니다. 이 기술은 전 세계 스마트 시티, 분산형 에너지 시스템, 차세대 유틸리티 인프라의 기반이 될 것입니다.

리눅스 재단의 '에너지 혁신 준비도 조사'에 따르면, 에너지 이해관계자의 76%가 디지털화 전략을 이미 시행하고 있으며, 51%는 IT와 OT의 융합 조건을 인지하고 있다고 답했습니다. 이는 AI 기반 그리드 인텔리전스 및 적응형 오케스트레이션을 유틸리티 전체에 도입할 수 있는 기반이 될 것입니다.

재생에너지 송전망 통합의 진전

태양광 및 풍력발전 용량의 급속한 확대는 전력망 운영을 크게 복잡하게 만들고 있으며, 어댑티브 그리드 인텔리전스 솔루션에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 변동성이 큰 재생에너지의 보급률이 높아짐에 따라 간헐성을 조정하고 전압을 안정화하며 양방향 전력 흐름을 관리할 수 있는 고급 제어 시스템이 필요합니다. 지능형 그리드 플랫폼은 전체 분산형 에너지 자원에 대한 실시간 가시성을 높이고, 동적 수요 대응 메커니즘을 지원합니다. 재생에너지의 통합이 진행됨에 따라, 전력회사들은 그리드의 신뢰성, 효율성 및 규제 준수를 유지하기 위해 적응형 인텔리전스에 대한 의존도를 높이고 있습니다.

기존 송배전망 인프라 현대화 과제

기존 송배전 네트워크의 상당 부분이 여전히 구식 인프라에 의존하고 있어 어댑티브 그리드 인텔리전스 기술의 원활한 도입을 제한하고 있습니다. 많은 전력회사들은 AI 지원 플랫폼과의 상호운용성이 부족한 단편화된 레거시 시스템을 운영하고 있어 통합성과 확장성 문제를 야기하고 있습니다. 현대화 작업은 막대한 선행 투자, 장기간의 도입 기간, 전문적인 기술 지식이 요구되는 경우가 많으며, 이러한 제약으로 인해 도입 속도가 느려지는 경우가 많습니다. 특히 그리드 투자가 다른 중요 인프라 우선순위와 경쟁하는 지역에서는 이러한 경향이 더욱 두드러집니다.

AI 기반 예측 그리드 최적화

인공지능(AI)과 머신러닝의 발전은 어댑티브 그리드 인텔리전스 도입에 있어 강력한 성장 기회를 창출하고 있습니다. 예측 분석을 통해 전력회사는 부하 변동 예측, 설비 고장 예측, 자산 이용률 최적화를 보다 높은 정확도로 실현할 수 있습니다. 데이터 기반 그리드 최적화는 계획되지 않은 정전을 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 전체 운영 효율을 향상시킵니다. 전력회사가 예방적 그리드 관리 모델로 전환하는 가운데, AI 기반 인텔리전스 플랫폼은 전력망 전체의 장기적인 성능 최적화를 위한 전략적 도구로 부상하고 있습니다.

디지털 송전망의 사이버 보안 리스크

디지털로 연결된 전력망 자산이 확대됨에 따라 지능형 전력망 전반의 사이버 보안 취약성에 대한 노출이 증가하고 있습니다. 클라우드 플랫폼, IoT 지원 센서, 자동화 컨트롤러에 대한 의존도가 높아짐에 따라 악의적인 공격자의 잠재적 공격 대상 영역이 확대되고 있습니다. 사이버 사고는 그리드 운영을 방해하고, 기밀 데이터를 침해하며, 스마트 에너지 시스템에 대한 대중의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 위험에 대응하기 위해서는 강력한 보안 아키텍처에 대한 지속적인 투자가 필요하며, 이는 운영 비용의 증가와 위험에 민감한 전력회사에서 도입을 주저하게 만들 수 있습니다.

신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)의 영향:

팬데믹은 공급망 혼란과 인프라 투자 지연으로 인해 어댑티브 그리드 인텔리전스 프로젝트에 단기적인 혼란을 가져왔습니다. 현장 작업의 제한으로 인해 특히 센서와 그리드 컨트롤러의 하드웨어 설치가 지연되었습니다. 그러나 이번 위기는 원격 모니터링, 자동화, 예지보전 기능의 중요성을 부각시켰습니다. 전력회사들은 제한된 인력으로 운영 연속성을 보장하기 위해 디지털 그리드 솔루션을 우선시하는 경향이 강화되고 있으며, 에너지 시스템이 팬데믹 이후 회복탄력성 요구사항에 적응하는 과정에서 투자 모멘텀이 다시 증가하고 있습니다.

예측 기간 동안 스마트 그리드 컨트롤러 분야가 가장 큰 시장 규모를 차지할 것입니다.

스마트 그리드 컨트롤러 분야는 디지털 그리드 개념의 확대에 힘입어 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 첨단 센싱 기술은 적응 제어, 예측 분석, 전력 품질 관리에 필수적인 상세하고 실시간 데이터를 제공합니다. 첨단 계량 인프라 및 그리드 시각화 솔루션에 대한 투자 증가로 도입이 가속화되고 있습니다. 전력회사가 데이터 중심의 의사결정을 중시하는 가운데 지능형 센서와 계량기에 대한 수요는 빠른 속도로 증가하고 있습니다.

예측 기간 동안 센서 및 계량기 부문은 가장 높은 CAGR을 보일 것입니다.

예측 기간 동안 센서 및 계량기 분야는 디지털 그리드 개념의 확장에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 첨단 센싱 기술은 적응 제어, 예측 분석, 전력 품질 관리에 필수적인 상세하고 실시간 데이터를 제공합니다. 고급 계측 인프라와 그리드 시각화 솔루션에 대한 투자 증가로 도입이 가속화되고 있습니다. 유틸리티 사업자들이 데이터 중심의 의사결정을 중시하는 가운데, 지능형 센서와 계량기에 대한 수요는 빠른 속도로 증가하고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 주요 경제권의 급속한 도시화, 전력 소비 증가, 적극적인 재생에너지 목표가 대규모 그리드 현대화 이니셔티브를 추진하고 있기 때문입니다. 정부 주도의 스마트 그리드 프로그램과 인프라 확장 프로젝트가 기술 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 이 지역의 광범위한 송배전망 업그레이드는 복잡하고 진화하는 전력 시스템을 관리하기 위한 어댑티브 그리드 인텔리전스 솔루션에 대한 지속적인 수요를 창출하고 있습니다.

최고 CAGR 지역:

예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 주요 경제권의 급속한 도시화, 전력 소비 증가, 적극적인 재생에너지 목표가 대규모 송배전망 현대화 이니셔티브를 추진하고 있기 때문입니다. 정부 주도의 스마트 그리드 프로그램과 인프라 확장 프로젝트가 기술 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 이 지역의 광범위한 송배전망 업그레이드는 복잡하고 진화하는 전력 시스템을 관리하기 위한 어댑티브 그리드 인텔리전스 솔루션에 대한 지속적인 수요를 창출하고 있습니다.

무료 커스터마이징 서비스:

본 보고서를 구매하신 고객님께서는 아래의 무료 맞춤화 옵션 중 한 가지를 이용하실 수 있습니다:

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  • 지역별 세분화
    • 고객 요청에 따른 주요 국가별 시장 추정 및 예측, CAGR(참고 : 타당성 확인 필요)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 주요 기업의 제품 포트폴리오, 지리적 분포, 전략적 제휴를 기반으로 한 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

  • 요약
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
  • 조사 자료

제3장 시장 동향 분석

  • 성장 촉진요인
  • 성장 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 제품 분석
  • 기술 분석
  • 용도 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)의 영향

제4장 Porter's Five Forces 분석

  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 대체품의 위협
  • 신규 참여업체의 위협
  • 경쟁 기업 간의 경쟁 관계

제5장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 제품 유형별

  • 스마트 그리드 컨트롤러
  • 그리드 모니터링 솔루션
  • 에너지 관리 소프트웨어
  • 예측·애널리틱스 플랫폼
  • 통신 모듈
  • 기타

제6장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 구성요소별

  • 센서·미터
  • 컨트롤러·게이트웨이
  • 소프트웨어 플랫폼
  • 통신 디바이스
  • 파워 일렉트로닉스
  • 기타

제7장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 재료별

  • 전도성 금속
  • 반도체
  • 절연 재료
  • 폴리머·복합재료
  • 기타

제8장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 기술별

  • 그리드 자동화
  • IoT·센서 통합
  • AI 기반 예측
  • 에너지 저장 최적화
  • 실시간 애널리틱스
  • 기타

제9장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 용도별

  • 스마트 배전망
  • 마이크로그리드
  • 재생에너지 통합
  • 산업용 에너지 관리
  • 주택·상업용 유틸리티
  • 기타

제10장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 최종사용자별

  • 유틸리티 기업
  • 산업용 소비자
  • 상업 에너지 프로바이더
  • 재생에너지 오퍼레이터
  • 정부·자치체
  • 기타

제11장 세계의 어댑티브 그리드 인텔리전스 시장 : 지역별

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미 국가
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제12장 주요 발전

  • 계약, 제휴, 협력 및 합작투자
  • 인수합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제13장 기업 개요

  • ABB Ltd.
  • Siemens AG
  • Schneider Electric SE
  • General Electric Company
  • Hitachi Energy
  • Eaton Corporation plc
  • Honeywell International Inc.
  • Cisco Systems, Inc.
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • SAP SE
  • Landis+Gyr Group AG
  • Itron, Inc.
  • Mitsubishi Electric Corporation
  • Toshiba Corporation
  • Siemens Energy
  • Enel X
KSM 26.02.11

According to Stratistics MRC, the Global Adaptive Grid Intelligence Market is accounted for $5.5 billion in 2025 and is expected to reach $11.1 billion by 2032 growing at a CAGR of 10.6% during the forecast period. Adaptive Grid Intelligence is the dynamic optimization framework for modern power distribution networks, enabling real-time monitoring, predictive analytics, and automated reconfiguration of energy flows. It integrates AI-driven algorithms with sensor data to balance supply and demand, mitigate outages, and enhance resilience against fluctuating renewable inputs. By continuously learning from consumption patterns and grid stress points, it ensures efficiency, stability, and sustainability. This technology is foundational for smart cities, decentralized energy systems, and next-generation utility infrastructures worldwide.

According to the Linux Foundation's Energy Transformation Readiness Study, 76% of energy stakeholders report an implemented digitalization strategy, with 51% seeing IT-OT convergence conditions that underpin adoption of AI-driven grid intelligence and adaptive orchestration across utilities.

Market Dynamics:

Driver:

Rising renewable energy grid integration

The accelerating deployment of solar and wind capacity is significantly increasing the complexity of power grid operations, driving demand for adaptive grid intelligence solutions. Higher penetration of variable renewable energy sources requires advanced control systems capable of balancing intermittency, stabilizing voltage, and managing bidirectional power flows. Intelligent grid platforms enhance real-time visibility across distributed energy resources and support dynamic demand-response mechanisms. As renewable integration intensifies, utilities increasingly rely on adaptive intelligence to maintain grid reliability, efficiency, and regulatory compliance.

Restraint:

Legacy grid infrastructure modernization challenges

A substantial portion of existing transmission and distribution networks continues to rely on outdated infrastructure, limiting the seamless deployment of adaptive grid intelligence technologies. Many utilities operate fragmented legacy systems that lack interoperability with AI-enabled platforms, creating integration and scalability challenges. Modernization efforts often require high upfront capital expenditure, extended implementation timelines, and specialized technical expertise. These constraints slow adoption rates, particularly in regions where grid investments compete with other critical infrastructure priorities.

Opportunity:

AI-driven predictive grid optimization

Advances in artificial intelligence and machine learning are unlocking strong growth opportunities within adaptive grid intelligence deployments. Predictive analytics enable utilities to anticipate load variations, forecast equipment failures, and optimize asset utilization with greater precision. Data-driven grid optimization reduces unplanned outages, lowers maintenance costs, and improves overall operational efficiency. As utilities increasingly transition toward proactive grid management models, AI-powered intelligence platforms are emerging as strategic tools for long-term performance optimization across power networks.

Threat:

Cybersecurity risks across digital grids

The expansion of digitally connected grid assets has heightened exposure to cybersecurity vulnerabilities across intelligent power networks. Increasing reliance on cloud platforms, IoT-enabled sensors, and automated controllers expands potential attack surfaces for malicious actors. Cyber incidents can disrupt grid operations, compromise sensitive data, and undermine public trust in smart energy systems. Addressing these risks requires continuous investment in robust security architectures, which may raise operational costs and create adoption hesitancy among risk-sensitive utilities.

Covid-19 Impact:

The pandemic introduced short-term disruptions to adaptive grid intelligence projects due to supply chain interruptions and delayed infrastructure investments. Restrictions on field operations slowed hardware installations, particularly for sensors and grid controllers. However, the crisis also highlighted the importance of remote monitoring, automation, and predictive maintenance capabilities. Utilities increasingly prioritized digital grid solutions to ensure operational continuity with limited workforce availability, supporting renewed investment momentum as energy systems adapt to post-pandemic resilience requirements.

The smart grid controllers segment is expected to be the largest during the forecast period

The smart grid controllers segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, supported by expanding digital grid initiatives. Advanced sensing technologies provide granular, real-time data essential for adaptive control, predictive analytics, and power quality management. Rising investments in advanced metering infrastructure and grid visibility solutions are accelerating adoption. As utilities emphasize data-centric decision-making, demand for intelligent sensors and meters continues to increase at a rapid pace.

The Sensors & Meters segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the Sensors & Meters segment is predicted to witness the highest growth rate, supported by expanding digital grid initiatives. Advanced sensing technologies provide granular, real-time data essential for adaptive control, predictive analytics, and power quality management. Rising investments in advanced metering infrastructure and grid visibility solutions are accelerating adoption. As utilities emphasize data-centric decision-making, demand for intelligent sensors and meters continues to increase at a rapid pace.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, due to Rapid urbanization, expanding electricity consumption, and aggressive renewable energy targets across major economies are driving large-scale grid modernization initiatives. Government-led smart grid programs and infrastructure expansion projects further support technology adoption. The region's extensive transmission and distribution upgrades create sustained demand for adaptive grid intelligence solutions to manage complex and evolving power systems.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR supported by rapid urbanization, expanding electricity consumption, and aggressive renewable energy targets across major economies are driving large-scale grid modernization initiatives. Government-led smart grid programs and infrastructure expansion projects further support technology adoption. The region's extensive transmission and distribution upgrades create sustained demand for adaptive grid intelligence solutions to manage complex and evolving power systems.

Key players in the market

Some of the key players in Adaptive Grid Intelligence Market include ABB Ltd., Siemens AG, Schneider Electric SE, General Electric Company, Hitachi Energy, Eaton Corporation plc, Honeywell International Inc., Cisco Systems, Inc., IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Landis+Gyr Group AG, Itron, Inc., Mitsubishi Electric Corporation, Toshiba Corporation, Siemens Energy and Enel X.

Key Developments:

In December 2025, ABB Ltd. launched its latest AI-powered grid software inspired by industrial distributed control systems, creating a resilient "digital nervous system" for electricity networks. The solution enhances stability under volatile renewable inputs and strengthens reliability for industrial operations

In October 2025, Siemens AG published its Infrastructure Transition Monitor 2025, surveying 1,400 executives across 19 countries. Over 70% of respondents identified AI and grid software as essential for managing energy transition, with resilience and secure supply emerging as top governmental priorities.

In May 2025, Schneider Electric SE unveiled its One Digital Grid Platform, an integrated AI-powered ecosystem for utilities. The platform enhances resiliency, reliability, and efficiency, earning Schneider the No. 1 ranking in ABI Research's 2025 Competitive Ranking on Grid Digitalization Technologies.

Product Types Covered:

  • Smart Grid Controllers
  • Grid Monitoring Solutions
  • Energy Management Software
  • Forecasting & Analytics Platforms
  • Communication Modules
  • Other Product Types

Components Covered:

  • Sensors & Meters
  • Controllers & Gateways
  • Software Platforms
  • Communication Devices
  • Power Electronics
  • Other Components

Materials Covered:

  • Conductive Metals
  • Semiconductors
  • Insulation Materials
  • Polymers & Composites
  • Other Materials

Technologies Covered:

  • Grid Automation
  • IoT & Sensor Integration
  • AI-Based Forecasting
  • Energy Storage Optimization
  • Real-Time Analytics
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Smart Distribution Networks
  • Microgrids
  • Renewable Integration
  • Industrial Energy Management
  • Residential & Commercial Utilities
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Utility Companies
  • Industrial Consumers
  • Commercial Energy Providers
  • Renewable Energy Operators
  • Government & Municipal Authorities
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Product Analysis
  • 3.7 Technology Analysis
  • 3.8 Application Analysis
  • 3.9 End User Analysis
  • 3.10 Emerging Markets
  • 3.11 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By Product Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Smart Grid Controllers
  • 5.3 Grid Monitoring Solutions
  • 5.4 Energy Management Software
  • 5.5 Forecasting & Analytics Platforms
  • 5.6 Communication Modules
  • 5.7 Other Product Types

6 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By Component

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Sensors & Meters
  • 6.3 Controllers & Gateways
  • 6.4 Software Platforms
  • 6.5 Communication Devices
  • 6.6 Power Electronics
  • 6.7 Other Components

7 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By Material

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Conductive Metals
  • 7.3 Semiconductors
  • 7.4 Insulation Materials
  • 7.5 Polymers & Composites
  • 7.6 Other Materials

8 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Grid Automation
  • 8.3 IoT & Sensor Integration
  • 8.4 AI-Based Forecasting
  • 8.5 Energy Storage Optimization
  • 8.6 Real-Time Analytics
  • 8.7 Other Technologies

9 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Smart Distribution Networks
  • 9.3 Microgrids
  • 9.4 Renewable Integration
  • 9.5 Industrial Energy Management
  • 9.6 Residential & Commercial Utilities
  • 9.7 Other Applications

10 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Utility Companies
  • 10.3 Industrial Consumers
  • 10.4 Commercial Energy Providers
  • 10.5 Renewable Energy Operators
  • 10.6 Government & Municipal Authorities
  • 10.7 Other End Users

11 Global Adaptive Grid Intelligence Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 ABB Ltd.
  • 13.2 Siemens AG
  • 13.3 Schneider Electric SE
  • 13.4 General Electric Company
  • 13.5 Hitachi Energy
  • 13.6 Eaton Corporation plc
  • 13.7 Honeywell International Inc.
  • 13.8 Cisco Systems, Inc.
  • 13.9 IBM Corporation
  • 13.10 Oracle Corporation
  • 13.11 SAP SE
  • 13.12 Landis+Gyr Group AG
  • 13.13 Itron, Inc.
  • 13.14 Mitsubishi Electric Corporation
  • 13.15 Toshiba Corporation
  • 13.16 Siemens Energy
  • 13.17 Enel X
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