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竞电价配资源时代 光伏发电量预测的准确度有多重要?

导读: 从今年开始,光伏项目规模指标的分配将采用“竞争性配置办法”。从几个已经下发竞争性配置办法的省份来看,上网电价的分值在24至30分之间。

  一、前言

  从今年开始,光伏项目规模指标的分配将采用“竞争性配置办法”。从几个已经下发竞争性配置办法的省份来看,上网电价的分值在24至30分之间。

  要获得项目规模指标,必须竞争,而其他条件大家相当,很难拉开差距,上网电价是能拉开差距的最重要指标。如何以最合理的上网电价拿到规模指标?这种情况下,投资商必须根据目标的项目收益率计算反算电价来投标。

  不久前,安徽2016年光伏项目规模指标招标的投标电价就在0.945-0.98元/kWh之间(当地标杆电价为0.98元/kWh)。而以0.945元/kWh电价投标的项目,规模已经超过当地预分配规模。

  0.945元/kWh就是投资商根据目标收益率和其他边界条件获得的反算电价。然而,影响反算电价的因素有哪些?

  目前,中国光伏已经并网60GW以上,大家对项目投资水平和发展趋势已经有了准确的把握。然而,对发电量的预测却存在很大偏差,准确性较差。

  影响发电量预测准确性的,主要取决于两个因素:太阳能资源数据准确性、系统效率准确性。

  二、太阳能资源数据的准确性

  作为一名资源分析专业的技术人员,感觉国内的光伏电站投资商对“太阳能资源分析”普遍轻视,不愿意花钱购买气象站的准确数据。

  1卫星数据靠谱吗?

  由于投资商不愿意花钱购买气象站数据,技术人员往往用免费的卫星数据来进行分析。然而,免费卫星数据的准确性令人堪忧。

  在全国范围内选取的14个观测点中,NASA数据与气象站实测数据的差异在-5.2%至18.9%之间。因此,就可能带来发电量约-6%-20%的误差。

  2项目现场实测数据靠谱吗?

  有的投资商说,我的项目场址旁边就有一个投产项目,我们关系不错,就用他们的数据吧,还是逐时的!

  我曾经看过很多现场实测数据,准确性也令人堪忧。造成误差的主要原因有:

  1)购买便宜的观测仪器,准确度不高,而且安装前未经过专业校准;

  2)观测仪器被随便安装在不合理的位置,周边环境影响大;

  3)日常缺少专业维护。

  因此,现场实测数据的结果,有时候比卫星数据的偏差还要大!

  除了准确性以外,时间长度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年的,但25年间,太阳能资源的年总辐射量变化可能会很大。下图是某地30年太阳能年总辐射量的变化曲线,最大值和最小值相差11%,平均偏差为2.8%。

  如果观测年份恰好是太阳能资源最好的几年,则对发电量的预测结果就会偏大。个人觉得,低于10年的历史数据,都很难对未来的发电量做准确的预测。

  3发电量误差的影响有多大?

  由于资源数据不准带来的发电量误差,会对项目收益有多大影响?下图为某项目的收益率的敏感性分析。

  发电量无疑是对收益率影响最大的因素。之前对也对不同因素变化对度电成本的影响进行计算。

  综上所述,如果采用NASA数据导致发电量预测产生-6%至20%的误差,或者采用某一年的数据,导致5%以上的预测误差,那投资商的预期项目收益也将产生极大的变化。

  售电收入=发电量×电价

  若发电量高估10%,则反算电价将被低估9.1%。

  即项目本来0.98元/kWh还能获得预期收益,但因为对发电量的高估,计算得0.89元/kWh就可以获得预期收益。如果投资商为了获取指标,按照0.89元/kWh去投标而获得开发权,则未来的项目收益率会比预期低。

  相对于未来每年几千万的电费收入,项目前期工作时花几万购买准确的资源数据,简直是九牛一毛!

  三、系统效率的准确性

  系统效率的影响因素众多,尤其是受后期的运维水平影响,谁也没有办法准确的计算出某地、某项目准确的系统效率。

  解决这一问题最好的办法就是由监控软件的大数据判断。目前,国内有多家第三方监控平台、光功率预测平台。

  通过对这些平台积累的大数据进行分析,就可以获得某一地区系统效率的概率分布,从而获得这一地区某一类型电站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,最有可能的,就是概率最高的那个。谁都逃不过概率。

  因此,现在正在建设的一些监控、功率预测的大数据平台,对未来准确预测发电量具有非常重要的意义。

  四、结语

  要想在“竞争性配置”中,以最合理的上网电价拿到规模指标,必须要对发电量进行准确的预测。

  因此,我们在前期工作中,必须重视太阳能资源数据的准确性;同时,也期望监控、功率预测的大数据平台能为行业提供更有用的统计数据分析结果。 

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