生産コストの低下により世界中の新市場が開拓され、太陽光発電プロジェクトが急速に規模を拡大しているため、太陽光発電のスターは断固として上昇している。過去20年間で、太陽光発電設備の規模は劇的に拡大し、私たちは「メガプロジェクト」の台頭を目の当たりにしている。
そのような巨大プロジェクトには、エジプトの1.6GWベンバン・プロジェクト、インドの2.2GWバドラ・パーク、オーストラリアで計画されている15GWの風力／ソーラー複合発電所、アジア再生可能エネルギー・ハブなどがある。一般的に、ユーティリティ・スケールの太陽光発電所の規模は、2013年の数十メガワットから2020年には数百メガワットにまで拡大している。
規模が拡大すればコストがさらに削減され、未開拓市場へのソーラーセクターの継続的な成長が保証されるため、これは新たな機会をもたらす。しかし、このような成長は、天候関連のリスクを管理する従来のアプローチに不備があることを露呈する可能性がある。
気候変動、系統統合、補助金後の過当競争市場における大規模プロジェクト設計、「データ・ショッピング」の傾向など、これらの要因に責任を持って対処しなければ、太陽光発電の成長を妨げることになりかねない。
こうした課題に直面し、時代遅れの太陽光資源評価・予測基準に頼っている太陽光発電事業者は、自社資産の将来の生産量を正確に評価できないまま放置される可能性がある。信頼性の低いデータは、提案されているプロジェクトや既存のプロジェクトの評価に影響し、その影響はプロジェクトのライフサイクル全体を通じてもたらされる。
そして、「巨大プロジェクト」の世界では、ミスが許される余地はほとんどない。平均して、資産のパフォーマンスが1％低下すると、1,000ユーロ／MW／年の収益が失われることになる。ギガワット規模のプロジェクトの場合、これは平均的なプロジェクト寿命で2,500万ユーロに相当する。これは完全に回避可能な損失であるが、適切なデータパートナーがいれば、完全に達成可能な利益でもある。
これまで以上に大規模な太陽光発電所を建設する太陽光発電事業者を支援するため、私たちは大規模太陽光発電の世界的展開を成功させるために直面する最も重要な5つのデータ課題をランク付けしました。今後数週間にわたり、各課題をさらに詳しく取り上げていきます。
化石燃料とは異なり、太陽エネルギーはここ数年、世界の多くの市場で無援の状態にあります。政府からの財政支援や補助金はもはや確実なものではないため、太陽光発電部門は資金面だけで競争することを学び、オークションでますます低価格になるPVモジュールやトラッカーなどの新技術を採用している。
このような環境では、プロジェクト設計は限界まで追い込まれ、ほとんど誤差が許されない。プロジェクトに最適な構成を特定するために、太陽光発電事業者は何百回ものシミュレーションを行う必要がある。適切なデータ入力がなければ、開発者は、資産が予測された生産量を達成できず、コストのかかるミスを犯す危険性がある。
最新の最適なデータセットを使用することで、太陽光発電デベロッパーは、資産からあらゆるキロワット時を引き出す収益性の高いプロジェクト設計を行うことができる。バイフェイシャル、トラッキング、高いDC/AC比などの次世代技術の潜在能力を最大限に引き出すには、正確で高解像度のデータが必要です。
太陽光発電は、変化するリスクプロファイルに直面している。気候変動によって確立された気象パターンが変動するため、資源リスクが高まっている。例えば、最近の米国東海岸の太陽光発電資産のパフォーマンス低下に見られるように、太陽光資源と気象データは、太陽光発電資産所有者に影響を与える極端な天候をすでに明らかにしている。
一方、オーストラリアと米国西海岸では山火事が発生し、資産の物理的完全性が脅かされ、広範なパフォーマンス低下につながった。業界がますます不安定な気候に見舞われるにつれ、この課題はさらに深刻化するだろう。
資源リスクの低減は、太陽エネルギーの主要企業にとって最優先事項である。天候をコントロールすることは私たちの能力の範囲外ですが、太陽光発電の開発者、所有者、運営者がコントロールできるのは、彼らの知識です。太陽資源、アルベド、プロジェクトサイトの特定の地理的条件に関する重要で信頼できるインテリジェンスは、ライフサイクルを通じてその価値を維持する資産と、その潜在能力を発揮できない資産との分かれ目となる。
業界は、プロジェクトが直面するリスクをより完全に評価するために、検証済みの気象・環境データを活用することの価値をますます認識するようになっている。極端な風や温度、汚れの増加、腐食、ほこり、雪、アルベドの変化、鉄砲水など、すべてのリスクを評価し、自信を持って予測するには、特定の正確なデータが必要です。
世界的な太陽エネルギー普及の重要な課題は、グリッド統合である。太陽光発電は季節性があり、夜間は停止する。また、送電網は、雲量の変化による太陽光発電の大きな変動の影響を受ける可能性がある。この課題は、業界が大規模なグリッド統合に備え、最新のスマートグリッドの技術的要件を満たすために、「太陽光＋蓄電」や太陽光と風力のハイブリッド・プロジェクトへの投資を継続する原動力となっている。
エネルギー・インフラが複雑化するにつれ、太陽光発電セクター全体で現在使用されているデータの水準に重大な疑問が投げかけられている。太陽光発電の限界を克服し、新しい送電網の要件を満たすためには、業界は正確で粒度の高いデータに頼らなければならない。太陽光発電プロジェクトを効果的に運営するための信頼できるデータの必要性を過小評価すると、過剰生産による抑制や、約束を果たせなかった場合の送電網運営者からのペナルティにつながる可能性がある。大規模プロジェクトでは、これは不可欠なことです。どの事業者も、停電の責任を負いたくありません。
大規模な太陽光発電プロジェクトでは、プロジェクトの受注から決算までに時間がかかる。その間に、開発者は日射量や、最近ではアルベドを測定することで、プロジェクトの収益性をより確実にすることができる。しかし、信頼性の高い現場での測定は軽視されがちで、衛星ベースのモデル出力をサイト固有の地理的条件に適合させるために必要な貴重な情報源を逃している。測定が行われたとしても、付加価値を与えるのに必要な水準に達していないことも多い。
現場での測定キャンペーンを実施することは容易ではない。高周波データは、ギャップがなく、正確で、精度が高い必要がある。業界が専門家と協力し、質の低いデータ取得で時間を無駄にしないようにすれば、デベロッパーはプロジェクトに対する投資家の信頼を高めることができる。衛星ベースのモデルから得られる太陽光発電データの不確実性は、現在5％程度である。24ヶ月の質の高い太陽光発電の現地測定とクロスチェックすれば、長期的な見積もりの不確実性は3％程度まで減らすことができる。
太陽光発電資産の所有者がプロジェクトの評価を求める際、異なる日射量データセットに基づく複数のエネルギー生産量見積もりを受け取ることがある。株主に価値を提供するためには、プロジェクトの潜在的な生産力を最も高く見積もったものを選ぶのが当然である。そうだろうか？
データ・ショッピング」と呼ばれるこのやり方は、太陽資源評価の信頼性と正確性に関する根本的な疑問を、絨毯の下で一掃してしまう。業界は信頼できるデータを必要としているが、最も正確なデータ提供者を特定するにはどうすればよいのだろうか。
バリューチェーン全体のソーラー資産関係者は、最適とは言えないデータへの依存をますます調査している。業界は、最良のソーラーデータと、長期的なパフォーマンス低下をもたらす可能性のある精度の低いデータセットを区別する力をつけることが不可欠である。
