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去年，可再生能源性能匯總公司兼保險供應商kWh Analytics的分析報告重點指出，相對于P50估值而言，美國太陽能資產的性能表現(xiàn)并不如人意。

kWh Analytics的Sarath Srinivasan詳細介紹了資產性能不佳背后的一些原因。

在過去十年中，太陽能行業(yè)取得了巨大增長。2012年，美國太陽能裝機容量只有7GW，而目前，美國太陽能發(fā)電總量已增至逾114GW。預計這一行業(yè)會在未來十年繼續(xù)加速增長，太陽能裝機容量將翻兩番，達到約400GW。

這一增長得到了大量資本的支持。包括太陽能項目在內，資本正在從傳統(tǒng)的能源和基礎設施投資重新投入能源轉型。

流入可再生能源的大部分資本來自基礎設施投資工具，這些工具被授權投資低風險的穩(wěn)定項目，這類項目具有可預測的長期現(xiàn)金流。為了使這一行業(yè)成熟并實現(xiàn)投資者的期望，重要的是利用數(shù)據(jù)保證合適的回報預期，并與數(shù)據(jù)中的觀察結果保持一致。同時，在出現(xiàn)明顯差距的情況下，找出改善的機會。


從激進的P50估值來看，近年來，美國各地的太陽能資產性能不佳

kWh Analytics是一家可再生能源性能數(shù)據(jù)獨立匯總商，也是我們氣候保險的主要供應商。kWh Analytics與美國20家最大資產業(yè)主中的15家合作，發(fā)布了2021年太陽能發(fā)電指數(shù)報告。該報告是業(yè)界最全面的太陽能驗證研究，它將平均產能估值(或P50)與實際產能進行比較以了解項目性能。

在2021年報告中，kWh Analytics發(fā)現(xiàn)，從2011年到2020年，太陽能光伏電站資產運行長期低于平均(P50)產能的5-13%，而且隨著時間的推移，表現(xiàn)越來越差，尤其是在過去五年。

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

當對太陽能項目進行股權投資時，投資者的基本預期回報約7-8%的杠桿回報率是，項目在資產生命周期內的平均P50水平達到100%。但在過去五年里，全國平均水平一直穩(wěn)定在92%左右，除非對資產進行大量額外投資以糾正這種情況，否則這種趨勢會繼續(xù)下去。

鑒于太陽能項目的典型融資結構，92%的美國太陽能資產平均水平長期趨勢可能會對股權回報產生破壞性影響。

例如，kWh Analytics研究了加州一個100MW太陽能假想項目，該項目的PPA為35美元/MWh。與最初估值相比，當一個太陽能項目在10年內的平均表現(xiàn)為P50的92%時，這會導致項目的收入減少8%。

考慮到股權投資者在資本結構中的地位，本例中，股本現(xiàn)金流將下降60%，從而嚴重損害這些投資的股權價值。相對于積極的P50估值預期現(xiàn)金收益率，這些較低的實際現(xiàn)金收益率最終會讓投資者重新調整預期，在投資周期中產生不確定性和波動性。

本文探討了性能不佳的根本原因，并研究了數(shù)個由實際數(shù)據(jù)驅動的風險管理方法案例以改進太陽能電站資產性能。使用數(shù)據(jù)驅動的保險產品，如Solar Revenue Put，可以為超過30億美元的太陽能資產提供保護，使投資者能夠從數(shù)據(jù)驅動型風險管理的正反饋循環(huán)中受益。

太陽能電站資產性能不佳的原因

每年，kWh Analytics都會與頭部行業(yè)公司合作，發(fā)布太陽能風險評估報告。

2021年，這些公司包括獨立設計公司DNV、可再生能源資產管理公司Radian Generation、全球可再生能源運維供應商Novasource、輻照度預測機構Clean Power Research和跟蹤器制造商Nextracker。

報告指出了導致太陽能資產性能不佳的數(shù)項因素，包括過于樂觀的輻照度假設、高于預期的衰減、地形和污損的錯誤建模、高于預期的設備停電時間和制造商破產等。

估算一個項目在其生命周期內性能的關鍵因素之一是組件年度衰減。當前，行業(yè)使用的是基于2016年研究的、0.5%的衰減假設。然而，美國國家可再生能源實驗室、勞倫斯伯克利國家實驗室和kWh Analytics公司的近期研究表明，2016年的假設已經過時。


kWh Analytics太陽能發(fā)電指數(shù)。來自頭部資產業(yè)主的定量數(shù)據(jù)

根據(jù)DNV的說法，"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使南北向排列的單軸跟蹤器在東西向斜坡和/或滾動地形上出現(xiàn)損耗。即使是最復雜的坡度感知回溯也無法彌補這些損耗。此外，安裝在朝南或朝北斜坡上的跟蹤器可能會分別出現(xiàn)很小的收益或損失。" DNV估計，在坡度越來越大的地方，地形損耗會超過6%，中位數(shù)損耗為2.1%。

在2020年太陽能風險評估中，NextEra Analytics研究了由于使用過時方法導致的能源估算誤差。"結果顯示，與每分鐘分辨率相比，每小時分辨率的能源預測偏高了約1-4%。除了位置外，現(xiàn)場配置（如DC:AC比例，AC大小）也顯著影響著每小時偏差。

即使是最復雜的坡度感知回溯也無法恢復所有這些[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》的報告中，國家可再生能源實驗室將逆變器停電作為導致太陽能資產性能不佳的原因之一。

報告指出，"數(shù)據(jù)顯示，不包括首年在內，總體利用率為97.7%。"據(jù)Novasource稱，導致這種趨勢的一個關鍵因素是使用已停產廠家的設備。在2021年的太陽能風險評估中，Novasource得出的結論是："來自停產制造商的逆變器的技術/總可用率約為85%，這意味著平均而言，這些設備在一年中有15%的時間無法發(fā)電。”

當與活躍的制造商的技術可用率進行比較時，制造商1為92%，制造商2為95%，很明顯，由停產制造商的設備組成的陣列的性能明顯低于有OEM支持的設備性能。是什么導致了無OEM支持的逆變器的額外停電時間？

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

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

利用數(shù)據(jù)為太陽能資產投資者提供出色的風險調整后回報

到目前為止，保險市場通過在每一個主要的資產類別中(太陽能除外)使用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)創(chuàng)新。為了實現(xiàn)太陽能投資資產類的成熟、持續(xù)獲得較低的資本成本，需要利用由數(shù)據(jù)驅動的保險解決方案來改善風險狀況。

通過對股權現(xiàn)金流設置有效下限值，這一策略使投資者能夠依靠數(shù)據(jù)，減少太陽能資產收益的波動性和尾部風險，獲得出色的風險調整后回報。通過在項目的整個生命周期中使用數(shù)據(jù)，投資者可以提高產能預測的確定性，更高效的管理運維。

產能保險

隨著時間的推移，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅動型保險產品可以助力彌合太陽能資產的實際表現(xiàn)和預期性能之間的差距。在項目融資中，只要有一個最適合承擔風險的交易對手這樣做，所有交易對手的項目回報率就會在風險調整的基礎上得到改善。

由于能夠直接減輕風險因素的影響，或者因擁有更翔實的數(shù)據(jù)、可以更合理的給風險定價，這個特定交易對手或是最適合承擔風險的。

當投資者依靠歷史數(shù)據(jù)并使用可保產能估值計算回報預期時，投資決策的質量就會提升，從而改善風險調整后的回報。例如，如果投資者試圖為一個具有激進的P50估值的項目投保，那么高保價就為市場創(chuàng)造了一個反饋機制，使投資者能夠調整他們的觀點。另外，投資者可以利用是否存在產能保險來辨別接受項目P50估值的內在風險。

目前，在大多數(shù)太陽能項目上，股票投資者都面臨著激進的P50風險，但他們并沒有做好承擔風險的準備。

當涉及到太陽能資產表現(xiàn)時，像kWh Analytics的Solar Revenue Put這樣的保險產品最適合承擔資產長期性能不佳的尾部風險。這是因為保險公司有能力承擔天氣風險，匯總大量的被保險項目的性能風險并能獲得高質量數(shù)據(jù)。對于單一資產來說，性能不佳可能導致災難性的股權價值減損。

然而，如果在整個太陽能項目中進行匯總，針對這種風險的保險成本就變得可控，創(chuàng)造了改善風險調整后回報的能力。

使用數(shù)據(jù)改善運維

能源研究和咨詢公司Wood Mackenzie在《太陽能風險評估：2021》中指出："數(shù)字技術已成為可再生能源電站資產管理的既定工具，然而，在對這些工具的全面利用方面，太陽能仍然落后于風能。"


kWh Analytics太陽能風險評估：2021年來自行業(yè)專家的定量數(shù)據(jù)

此外，F(xiàn)racsun還在報告中指出，與原始土壤污損估值相比，現(xiàn)場測量的污損平均相對誤差為99.5%。資產管理公司可以通過優(yōu)化電站的清潔方式和時間來減輕污損損失，使用現(xiàn)場污損數(shù)據(jù)并記錄一段時間內的趨勢也會有所幫助。

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

對長期太陽能資產性能不佳視而不見會損害行業(yè)在投資者中的信譽。這會削弱行業(yè)根基，對繼續(xù)獲得不斷下降的資本成本造成威脅，而這些因素對行業(yè)發(fā)展至關重要。為了在更加堅實的基礎上開啟下一個增長篇章，太陽能行業(yè)必須采用數(shù)據(jù)驅動型風險管理方法，為投資者和融資方提供穩(wěn)定的長期回報。 

原標題：深度：組件衰減老化、逆變器斷電問題突出！電站收益低于預期