电网负荷预测数据库
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
MAISY Grid Impact Model（GIM）由 Jackson Associates 开发，并非传统营销/SEO 工具，而是面向电力公用事业与能源技术公司的负荷预测、EV 采用影响和配电网压力分析平台。其核心价值在于用客户级“数字孪生”方法，从底层客户负荷推演到区块、ZIP、服务区乃至馈线/变压器相关风险，为规划、投资和项目评估提供依据。
GIM 使用 700 万以上美国实际、身份保护的住宅公用事业客户记录，包含收入、人口统计、住宅和家电信息、通勤、位置、终端用途能耗及 8,760 小时负荷数据，并结合十多个支持数据集和 15 分钟终端用途计量数据。平台可预测 EV 采用、电气化、住房增长、拆建、极端天气带来的小时负荷变化，识别 block、ZIP、服务区等局部过载风险，并评估托管充电、DSM、DER、家用电池和 VPP 对削峰及延缓投资的作用。
完整 GIM 软件许可价格未披露。网站公开的是 Grid Impact Analysis Reports 报告型服务：按 15,000、30,000、60,000 客户规模和范围定价，EV/Managed Charging 报告约 $3,500 起，扩展到 2030/2035 预测、DSM/VPP、完整商业案例与供应商分析后最高示例到 $18,500。报告包含结果回顾电话和免费电话支持，适合不希望内部部署软件的合作社或中小型公用事业。
优势是数据颗粒度高，不要求 AMI 数据或客户联系，能输出客户、block group、ZIP、服务区层面的 8,760 小时曲线，并可作为配电潮流模型的前端筛查工具。缺点是明显聚焦美国住宅公用事业场景，完整软件价格、API、SaaS/本地部署、安全认证和支付方式均未说明；Excel-based 形态在大规模自动化集成方面也存在未知边界。
它更适合美国电力公司、合作社、市政公用事业、工程顾问及 DSM/DER/VPP 项目团队，用于 EV 负荷预测、NWA 筛选、资本规划和董事会报告。对中国用户而言，访问状态未知，且底层数据和业务假设主要基于美国客户，直接替代价值有限；中国场景更可能需要结合本地电网负荷、AMI、GIS、配电自动化系统及本土规划模型重建数据基础。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 maisy.com 官网实际信息为准。
面向公用事业的EV负荷与电网压力分析。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。