光伏发电预测的准确性有多重要？

为了获得项目规模指标，必须进行竞争，而其他条件都相等，很难拉开缺口，上网电价是拉开缺口的最重要指标。如何以最合理的上网电价获得规模指标？在这种情况下，投资者必须根据目标项目收益率计算反算的电价来投标。

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1.前言

从今年开始，光伏项目规模指标分配将采用 “竞争分配法”。从已经出台竞争性分配办法的几个省份来看，上网电价的分值在24至30分之间。

前不久，安徽2016光伏项目规模指标招标的投标价在0.945至0.98元/千瓦时之间 (当地基准价为0.98元/千瓦时)。0.945元/千瓦时电价的项目中标规模已超过当地预拨规模。

0.945元/kWh为投资者根据目标收益率等边界条件反算得到的电价。但是，影响电价反算的因素有哪些呢？图1.

目前，我国光伏并网发电已超过60GW，我们对项目投资水平和发展趋势有准确把握。但是，发电量的预测偏差大，精度差。

发电量预测的准确性主要取决于两个因素: 太阳能资源数据的准确性和系统效率的准确性。

2.太阳能资源数据的准确性

作为资源分析的专业技术人员，感觉国内光伏电站投资者普遍鄙视 “太阳能资源分析”，不愿意花钱买气象站的精准数据。

1卫星数据可靠吗？

由于投资者不愿在气象站数据上花钱，技术人员经常使用免费的卫星数据进行分析。但是，免费卫星数据的准确性令人担忧。下图是中国气象局风能太阳能研究中心做的一组: NASA数据与气象站观测数据对比图。

项目现场的测量数据是否可靠？

有投资者说，我的项目现场旁边有一个生产项目。我们关系很好.让我们使用他们的数据，或者时间!

我看过很多现场实测数据，精度也令人担忧。错误的主要原因是:

1) 购买便宜的观察仪器，精度不高，安装前没有经过专业校准；

2) 观测仪器安装位置不合理，对周围环境影响较大；

3) 日常缺乏专业保养。

因此，现场测量数据的结果有时会比卫星数据的偏差大!

除准确性外，时间的长短也是影响预测准确性的重要因素。我们的光伏电站是要运行25年，但是25年，太阳能资源每年的总辐射量可能会发生很大的变化。下图为30年某地年太阳总辐射的变化曲线。最大值和最小值之差为11%，平均偏差为2.8

如果观测年份恰好是太阳能资源的最佳年份，则发电量的预测将过大。我个人认为，用不到10年的历史数据很难准确预测未来的发电量。

3发电误差的影响是什么？

资源数据不准确造成的发电误差对项目收益的影响有多大？下图为某项目收益率的敏感性分析。

可见，发电量无疑是对盈利能力影响最大的因素。之前还计算了不同因素的变化对电力成本的影响，结果如图4所示。

综上所述，如果使用NASA数据导致发电量预测误差为-6% 至20% %，或者使用某一年的数据导致预测误差超过5% %，那么投资者的预期项目收益也将相差很大。

售电收入 = 发电量 × 电价

如果发电量被10% 高估，则反向电价将被9.1低估。

即项目本来可以获得0.98元/千瓦时的预期收益，但由于发电量的高估，预期收益按0.89元/千瓦时计算。如果投资者为了获得该指标而以0.89元/千瓦时的价格竞得开发权，则未来项目收益率将低于预期。

与未来动辄上千万的电费收入相比，在项目前期工作期间，花费数万美元购买精准的资源数据，简直是木桶中的一滴水!

3.系统效率的精度

影响系统效率的因素很多，特别是受后期运维水平的影响，没有人能准确计算出某个地方或项目的准确系统效率。

解决这一问题的最好方法是通过监控软件的大数据进行判断。目前，国内有很多第三方监测平台和光功率预测平台。

通过分析这些平台积累的大数据，可以得到系统效率在某一区域的概率分布，从而得到该区域某类电站出现概率最高的系统效率。

我们电站的系统效率很难达到最高值，也很难达到最低值。最可能的那个是概率最高的那个。没有人能逃脱概率。

因此，现在正在建设的一些监测和功率预测的大数据平台，对于准确预测未来的发电量具有重要意义。

4.结语

为了在 "竞争配置" 中得到上网电价最合理的规模指标，需要准确预测发电量。

因此，在我们的前期工作中，一定要注意太阳能资源数据的准确性; 同时，我们也期待监测和功率预测的大数据平台能够为行业提供更多有用的统计数据分析结果。