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24~30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?如图1。
图1：由收益率获得反算电价的过程
从上图可以看出，发电量、电价、项目投资，共同决定了项目的收益率。业主要获得反算电价，则发电量、项目投资必须是准确的。
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。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2：NASA数据与气象站观测数据对比(单位：%)
由上图可以看出，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%~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!
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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%。
图3：某地太阳能年总辐射量多年变化示意
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。
图4：不同因素变化对收益率影响示意
可以看出，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，结果如图4。
综上所述，如果采用NASA数据导致发电量预测产生-6%~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。
