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去年，可再生能源性能匯總公司兼保險(xiǎn)供應(yīng)商kWh Analytics的分析報(bào)告重點(diǎn)指出，相對(duì)于P50估值而言，美國(guó)太陽(yáng)能資產(chǎn)的性能表現(xiàn)并不如人意。

kWh Analytics的Sarath Srinivasan詳細(xì)介紹了資產(chǎn)性能不佳背后的一些原因。

在過(guò)去十年中，太陽(yáng)能行業(yè)取得了巨大增長(zhǎng)。2012年，美國(guó)太陽(yáng)能裝機(jī)容量只有7GW，而目前，美國(guó)太陽(yáng)能發(fā)電總量已增至逾114GW。預(yù)計(jì)這一行業(yè)會(huì)在未來(lái)十年繼續(xù)加速增長(zhǎng)，太陽(yáng)能裝機(jī)容量將翻兩番，達(dá)到約400GW。

這一增長(zhǎng)得到了大量資本的支持。包括太陽(yáng)能項(xiàng)目在內(nèi)，資本正在從傳統(tǒng)的能源和基礎(chǔ)設(shè)施投資重新投入能源轉(zhuǎn)型。

流入可再生能源的大部分資本來(lái)自基礎(chǔ)設(shè)施投資工具，這些工具被授權(quán)投資低風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)定項(xiàng)目，這類(lèi)項(xiàng)目具有可預(yù)測(cè)的長(zhǎng)期現(xiàn)金流。為了使這一行業(yè)成熟并實(shí)現(xiàn)投資者的期望，重要的是利用數(shù)據(jù)保證合適的回報(bào)預(yù)期，并與數(shù)據(jù)中的觀察結(jié)果保持一致。同時(shí)，在出現(xiàn)明顯差距的情況下，找出改善的機(jī)會(huì)。


從激進(jìn)的P50估值來(lái)看，近年來(lái)，美國(guó)各地的太陽(yáng)能資產(chǎn)性能不佳

kWh Analytics是一家可再生能源性能數(shù)據(jù)獨(dú)立匯總商，也是我們氣候保險(xiǎn)的主要供應(yīng)商。kWh Analytics與美國(guó)20家最大資產(chǎn)業(yè)主中的15家合作，發(fā)布了2021年太陽(yáng)能發(fā)電指數(shù)報(bào)告。該報(bào)告是業(yè)界最全面的太陽(yáng)能驗(yàn)證研究，它將平均產(chǎn)能估值(或P50)與實(shí)際產(chǎn)能進(jìn)行比較以了解項(xiàng)目性能。

在2021年報(bào)告中，kWh Analytics發(fā)現(xiàn)，從2011年到2020年，太陽(yáng)能光伏電站資產(chǎn)運(yùn)行長(zhǎng)期低于平均(P50)產(chǎn)能的5-13%，而且隨著時(shí)間的推移，表現(xiàn)越來(lái)越差，尤其是在過(guò)去五年。

2011年-2015年，一些地區(qū)的性能仍然符合P50估值，但近年來(lái)，所有地區(qū)的表現(xiàn)都很糟糕。不同地理區(qū)域和整個(gè)行業(yè)的性能不佳表明，投資者的長(zhǎng)期預(yù)期和實(shí)際表現(xiàn)之間存在著明顯差距。

當(dāng)對(duì)太陽(yáng)能項(xiàng)目進(jìn)行股權(quán)投資時(shí)，投資者的基本預(yù)期回報(bào)約7-8%的杠桿回報(bào)率是，項(xiàng)目在資產(chǎn)生命周期內(nèi)的平均P50水平達(dá)到100%。但在過(guò)去五年里，全國(guó)平均水平一直穩(wěn)定在92%左右，除非對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行大量額外投資以糾正這種情況，否則這種趨勢(shì)會(huì)繼續(xù)下去。

鑒于太陽(yáng)能項(xiàng)目的典型融資結(jié)構(gòu)，92%的美國(guó)太陽(yáng)能資產(chǎn)平均水平長(zhǎng)期趨勢(shì)可能會(huì)對(duì)股權(quán)回報(bào)產(chǎn)生破壞性影響。

例如，kWh Analytics研究了加州一個(gè)100MW太陽(yáng)能假想項(xiàng)目，該項(xiàng)目的PPA為35美元/MWh。與最初估值相比，當(dāng)一個(gè)太陽(yáng)能項(xiàng)目在10年內(nèi)的平均表現(xiàn)為P50的92%時(shí)，這會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目的收入減少8%。

考慮到股權(quán)投資者在資本結(jié)構(gòu)中的地位，本例中，股本現(xiàn)金流將下降60%，從而嚴(yán)重?fù)p害這些投資的股權(quán)價(jià)值。相對(duì)于積極的P50估值預(yù)期現(xiàn)金收益率，這些較低的實(shí)際現(xiàn)金收益率最終會(huì)讓投資者重新調(diào)整預(yù)期，在投資周期中產(chǎn)生不確定性和波動(dòng)性。

本文探討了性能不佳的根本原因，并研究了數(shù)個(gè)由實(shí)際數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法案例以改進(jìn)太陽(yáng)能電站資產(chǎn)性能。使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的保險(xiǎn)產(chǎn)品，如Solar Revenue Put，可以為超過(guò)30億美元的太陽(yáng)能資產(chǎn)提供保護(hù)，使投資者能夠從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型風(fēng)險(xiǎn)管理的正反饋循環(huán)中受益。

太陽(yáng)能電站資產(chǎn)性能不佳的原因

每年，kWh Analytics都會(huì)與頭部行業(yè)公司合作，發(fā)布太陽(yáng)能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告。

2021年，這些公司包括獨(dú)立設(shè)計(jì)公司DNV、可再生能源資產(chǎn)管理公司Radian Generation、全球可再生能源運(yùn)維供應(yīng)商N(yùn)ovasource、輻照度預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)Clean Power Research和跟蹤器制造商N(yùn)extracker。

報(bào)告指出了導(dǎo)致太陽(yáng)能資產(chǎn)性能不佳的數(shù)項(xiàng)因素，包括過(guò)于樂(lè)觀的輻照度假設(shè)、高于預(yù)期的衰減、地形和污損的錯(cuò)誤建模、高于預(yù)期的設(shè)備停電時(shí)間和制造商破產(chǎn)等。

估算一個(gè)項(xiàng)目在其生命周期內(nèi)性能的關(guān)鍵因素之一是組件年度衰減。當(dāng)前，行業(yè)使用的是基于2016年研究的、0.5%的衰減假設(shè)。然而，美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室、勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和kWh Analytics公司的近期研究表明，2016年的假設(shè)已經(jīng)過(guò)時(shí)。


kWh Analytics太陽(yáng)能發(fā)電指數(shù)。來(lái)自頭部資產(chǎn)業(yè)主的定量數(shù)據(jù)

根據(jù)DNV的說(shuō)法，"由于行與行之間的遮擋不均勻、電氣參數(shù)不匹配，不平坦的地形往往會(huì)使南北向排列的單軸跟蹤器在東西向斜坡和/或滾動(dòng)地形上出現(xiàn)損耗。即使是最復(fù)雜的坡度感知回溯也無(wú)法彌補(bǔ)這些損耗。此外，安裝在朝南或朝北斜坡上的跟蹤器可能會(huì)分別出現(xiàn)很小的收益或損失。" DNV估計(jì)，在坡度越來(lái)越大的地方，地形損耗會(huì)超過(guò)6%，中位數(shù)損耗為2.1%。

在2020年太陽(yáng)能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，NextEra Analytics研究了由于使用過(guò)時(shí)方法導(dǎo)致的能源估算誤差。"結(jié)果顯示，與每分鐘分辨率相比，每小時(shí)分辨率的能源預(yù)測(cè)偏高了約1-4%。除了位置外，現(xiàn)場(chǎng)配置（如DC:AC比例，AC大?。┮诧@著影響著每小時(shí)偏差。

即使是最復(fù)雜的坡度感知回溯也無(wú)法恢復(fù)所有這些[地形]損耗。"

在一篇題為《光伏陣列性能數(shù)據(jù)倡議：基于性能指數(shù)的分析》的報(bào)告中，國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室將逆變器停電作為導(dǎo)致太陽(yáng)能資產(chǎn)性能不佳的原因之一。

報(bào)告指出，"數(shù)據(jù)顯示，不包括首年在內(nèi)，總體利用率為97.7%。"據(jù)Novasource稱(chēng)，導(dǎo)致這種趨勢(shì)的一個(gè)關(guān)鍵因素是使用已停產(chǎn)廠家的設(shè)備。在2021年的太陽(yáng)能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，Novasource得出的結(jié)論是："來(lái)自停產(chǎn)制造商的逆變器的技術(shù)/總可用率約為85%，這意味著平均而言，這些設(shè)備在一年中有15%的時(shí)間無(wú)法發(fā)電。”

當(dāng)與活躍的制造商的技術(shù)可用率進(jìn)行比較時(shí)，制造商1為92%，制造商2為95%，很明顯，由停產(chǎn)制造商的設(shè)備組成的陣列的性能明顯低于有OEM支持的設(shè)備性能。是什么導(dǎo)致了無(wú)OEM支持的逆變器的額外停電時(shí)間？

這種差異幾乎完全是由兩種因素造成的：1）無(wú)法獲得有效的技術(shù)支持；2）尋找和采購(gòu)替換零件帶來(lái)的延遲。制造商2的平均中斷時(shí)間為7天，制造商1為20天，而停產(chǎn)逆變器制造商的平均中斷時(shí)間則超過(guò)60天。

同時(shí)，Radian Generation得出的結(jié)論是：“對(duì)2020年近2GW公用事業(yè)電站和商業(yè)太陽(yáng)能電站的分析表明，80%與性能有關(guān)的電站工作票都是由逆變器斷電造成的。"這表明，逆變器仍然是太陽(yáng)能項(xiàng)目可用率下降的主要原因。”

利用數(shù)據(jù)為太陽(yáng)能資產(chǎn)投資者提供出色的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后回報(bào)

到目前為止，保險(xiǎn)市場(chǎng)通過(guò)在每一個(gè)主要的資產(chǎn)類(lèi)別中(太陽(yáng)能除外)使用數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。為了實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能投資資產(chǎn)類(lèi)的成熟、持續(xù)獲得較低的資本成本，需要利用由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的保險(xiǎn)解決方案來(lái)改善風(fēng)險(xiǎn)狀況。

通過(guò)對(duì)股權(quán)現(xiàn)金流設(shè)置有效下限值，這一策略使投資者能夠依靠數(shù)據(jù)，減少太陽(yáng)能資產(chǎn)收益的波動(dòng)性和尾部風(fēng)險(xiǎn)，獲得出色的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后回報(bào)。通過(guò)在項(xiàng)目的整個(gè)生命周期中使用數(shù)據(jù)，投資者可以提高產(chǎn)能預(yù)測(cè)的確定性，更高效的管理運(yùn)維。

產(chǎn)能保險(xiǎn)

隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型保險(xiǎn)產(chǎn)品可以助力彌合太陽(yáng)能資產(chǎn)的實(shí)際表現(xiàn)和預(yù)期性能之間的差距。在項(xiàng)目融資中，只要有一個(gè)最適合承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的交易對(duì)手這樣做，所有交易對(duì)手的項(xiàng)目回報(bào)率就會(huì)在風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的基礎(chǔ)上得到改善。

由于能夠直接減輕風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，或者因擁有更翔實(shí)的數(shù)據(jù)、可以更合理的給風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，這個(gè)特定交易對(duì)手或是最適合承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的。

當(dāng)投資者依靠歷史數(shù)據(jù)并使用可保產(chǎn)能估值計(jì)算回報(bào)預(yù)期時(shí)，投資決策的質(zhì)量就會(huì)提升，從而改善風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的回報(bào)。例如，如果投資者試圖為一個(gè)具有激進(jìn)的P50估值的項(xiàng)目投保，那么高保價(jià)就為市場(chǎng)創(chuàng)造了一個(gè)反饋機(jī)制，使投資者能夠調(diào)整他們的觀點(diǎn)。另外，投資者可以利用是否存在產(chǎn)能保險(xiǎn)來(lái)辨別接受項(xiàng)目P50估值的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)。

目前，在大多數(shù)太陽(yáng)能項(xiàng)目上，股票投資者都面臨著激進(jìn)的P50風(fēng)險(xiǎn)，但他們并沒(méi)有做好承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)備。

當(dāng)涉及到太陽(yáng)能資產(chǎn)表現(xiàn)時(shí)，像kWh Analytics的Solar Revenue Put這樣的保險(xiǎn)產(chǎn)品最適合承擔(dān)資產(chǎn)長(zhǎng)期性能不佳的尾部風(fēng)險(xiǎn)。這是因?yàn)楸ｋU(xiǎn)公司有能力承擔(dān)天氣風(fēng)險(xiǎn)，匯總大量的被保險(xiǎn)項(xiàng)目的性能風(fēng)險(xiǎn)并能獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)。對(duì)于單一資產(chǎn)來(lái)說(shuō)，性能不佳可能導(dǎo)致災(zāi)難性的股權(quán)價(jià)值減損。

然而，如果在整個(gè)太陽(yáng)能項(xiàng)目中進(jìn)行匯總，針對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)成本就變得可控，創(chuàng)造了改善風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后回報(bào)的能力。

使用數(shù)據(jù)改善運(yùn)維

能源研究和咨詢公司W(wǎng)ood Mackenzie在《太陽(yáng)能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：2021》中指出："數(shù)字技術(shù)已成為可再生能源電站資產(chǎn)管理的既定工具，然而，在對(duì)這些工具的全面利用方面，太陽(yáng)能仍然落后于風(fēng)能。"


kWh Analytics太陽(yáng)能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：2021年來(lái)自行業(yè)專(zhuān)家的定量數(shù)據(jù)

此外，F(xiàn)racsun還在報(bào)告中指出，與原始土壤污損估值相比，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的污損平均相對(duì)誤差為99.5%。資產(chǎn)管理公司可以通過(guò)優(yōu)化電站的清潔方式和時(shí)間來(lái)減輕污損損失，使用現(xiàn)場(chǎng)污損數(shù)據(jù)并記錄一段時(shí)間內(nèi)的趨勢(shì)也會(huì)有所幫助。

同樣，隨著時(shí)間的推移，準(zhǔn)確跟蹤植被狀況和生長(zhǎng)情況會(huì)有助于改善植被管理決策，這可以依據(jù)當(dāng)?shù)厣L(zhǎng)周期修剪植被，而不是一刀切的一年兩次或一個(gè)季度一次。監(jiān)測(cè)當(dāng)?shù)夭灰?guī)律事件（如風(fēng)和區(qū)域性野火）的主動(dòng)污損管理策略也有助于減輕異常污損造成的損失。

對(duì)長(zhǎng)期太陽(yáng)能資產(chǎn)性能不佳視而不見(jiàn)會(huì)損害行業(yè)在投資者中的信譽(yù)。這會(huì)削弱行業(yè)根基，對(duì)繼續(xù)獲得不斷下降的資本成本造成威脅，而這些因素對(duì)行業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。為了在更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)上開(kāi)啟下一個(gè)增長(zhǎng)篇章，太陽(yáng)能行業(yè)必須采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型風(fēng)險(xiǎn)管理方法，為投資者和融資方提供穩(wěn)定的長(zhǎng)期回報(bào)。 

原標(biāo)題：深度：組件衰減老化、逆變器斷電問(wèn)題突出！電站收益低于預(yù)期