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大小)也顯著影響著每小時(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,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:美國(guó)太陽(yáng)能資產(chǎn)不如人意 行業(yè)需采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型風(fēng)險(xiǎn)管理方法進(jìn)行改善!