随着生产成本的降低和太阳能项目规模的迅速扩大，太阳能发电这颗新星正在冉冉升起。在过去二十年里，太阳能发电装置的规模急剧扩大，我们正在见证 "巨型项目 "的崛起。
这些巨型项目包括埃及的 1.6GW Benban 项目、印度的 2.2GW Bhadla 公园，以及计划在澳大利亚建设的 15GW 风能/太阳能综合项目 Asia Renewable Energy Hub。但这些大型项目并不是规模不断扩大的唯一证据--总体而言，公用事业级太阳能发电场的规模已从 2013 年的几十兆瓦增至 2020 年的几百兆瓦。
这带来了新的机遇，因为规模进一步降低了成本，并确保太阳能行业在未开发市场的持续增长。然而，这种增长可能会暴露出管理天气相关风险的传统方法的不足之处。
气候变化、电网整合、补贴后市场竞争激烈的大规模项目设计、"数据购物 "趋势：这些因素如果得不到负责任的解决，就会阻碍太阳能的发展。
面对这些挑战，依赖过时的太阳能资源评估和预测标准的太阳能开发商可能无法准确评估其资产的未来产量。不可靠的数据会影响拟议项目和现有项目的估值，其影响贯穿整个项目生命周期。
而且，在 "巨型项目 "的世界里，几乎没有出错的余地。平均而言，资产性能每下降 1%，每年就会损失 1,000 欧元/兆瓦的收入。对于一个千兆瓦级的项目来说，这相当于在项目平均寿命期间损失 25,000,000 欧元。这是完全可以避免的损失，但如果有合适的数据合作伙伴，这也是完全可以实现的收益。
为了支持太阳能开发商比以往任何时候都更大规模地建设太阳能项目，我们列出了全球成功部署大规模太阳能项目所面临的五个最关键的数据挑战。在接下来的几周里，我们将逐一深入探讨这些挑战。
与化石燃料不同，在过去几年里，太阳能在全球许多市场上的发展都没有得到任何帮助。政府的财政支持和补贴已不再是确定无疑的，因此太阳能行业学会了仅靠资金来竞争，采用双面光伏组件和跟踪器等新技术来支持不断降低的拍卖价格。
在这种环境下，项目设计被推向了极致，几乎没有出错的余地。为了确定项目的最佳配置，太阳能开发商需要进行数百次模拟。如果没有良好的数据输入，开发商就有可能因资产无法达到预期产量而犯下代价高昂的错误。
利用最好的现代数据集，太阳能开发商能够设计出有利可图的项目，从资产中榨取每千瓦时的收益。只有通过准确、高分辨率的数据，才能充分挖掘双面、跟踪和高直流/交流比等新一代技术的潜力，确保太阳能在未来几年保持竞争力。
太阳能正面临着不断变化的风险。由于气候变化导致既定天气模式的波动，资源风险正在增加。太阳能资源和气象数据显示，极端天气已经影响到太阳能资产所有者，例如，最近美国东海岸太阳能资产表现不佳。
与此同时，澳大利亚和美国西海岸的野火也威胁到了资产的物理完整性，并导致资产普遍表现不佳。随着该行业所处的气候环境日益动荡，这一挑战将愈演愈烈。
降低资源风险是太阳能行业领先企业的首要任务。我们无法控制天气，但太阳能开发商、所有者和运营商可以控制的是他们的知识。关于太阳能资源、反照率和项目所在地特定地理条件的重要、可信的情报，是资产在其整个生命周期内保值与未能发挥其潜力之间的区别所在。
业界已逐渐意识到使用一系列经过验证的气象和环境数据来支持对项目所面临风险进行更全面评估的价值。极端风力或温度、污垢增加、腐蚀、灰尘、积雪、反照率变化或山洪暴发--所有这些都需要具体、准确的数据来进行评估和预测。
全球太阳能推广的一个关键挑战是并网。太阳能发电具有季节性，在夜间停止。由于云层的变化，电网也会受到太阳能高功率变化的影响。这一挑战推动了对 "太阳能加储能 "和太阳能/风能混合项目的持续投资，因为该行业正在为大规模并网做好准备，以满足现代智能电网的技术要求。
随着能源基础设施复杂性的增加，这对整个太阳能行业目前使用的数据标准提出了严重质疑。为了克服太阳能光伏发电的局限性并满足新的电网要求，该行业必须依赖精确和高粒度的数据。如果低估了有效运营太阳能项目对可靠数据的需求，可能会导致生产过剩，电网运营商也会因无法兑现承诺而对其进行处罚。对于大型项目来说，这一点至关重要--没有任何运营商愿意为停电负责。
大型太阳能项目从立项到财务结算需要较长的时间。在这段时间里，开发商可以通过测量太阳辐射以及越来越多的反照率来更加确定项目的盈利能力。但是，可靠的现场测量往往被忽视，从而错失了使基于卫星的模型输出结果适应现场特定地理条件所需的宝贵信息来源。即使进行了测量，也往往达不到增加价值所需的标准。
开展现场测量活动并非易事--高频数据必须无间隙、精确且高度准确。如果该行业能与专业人士合作，确保不会在劣质数据采集上浪费时间，那么开发商就能增强投资者对其项目的信心--这在财务利润微薄的环境中至关重要。目前，基于卫星模型的太阳能数据的最佳不确定性约为 5%。如果与 24 个月的高质量现场太阳能测量数据相互核对，长期估算的不确定性可降至 3% 左右。
当太阳能资产所有者为其项目寻求估值时，他们可能会收到基于不同太阳辐射数据集的多个能源生产估算。要为股东创造价值，显而易见的做法是选择对项目潜在生产潜力的最高估算值。或者是这样吗？
这种做法被称为 "数据购物"，它将有关太阳能资源评估的可靠性和准确性的根本问题抛到了九霄云外。行业需要值得信赖的数据，但如何才能找到最准确的数据提供商呢？
整个价值链中的太阳能资产利益相关者正在越来越多地调查这种对次优数据的依赖。至关重要的是，行业应有权区分最佳太阳能数据和可能导致长期表现不佳的不太准确的数据集。
