プレスリリース
トロント、3月2日 - 2017年から2019年にかけて北米全域で太陽放射照度が広範囲にわたって不足したことが、米国の太陽光発電プロジェクトとポートフォリオのパフォーマンスに影響を及ぼし、業界の財務リスクを低減するために、より堅牢な資源データへの投資の必要性を浮き彫りにしている。これは、バンカブル・ソーラー投資のためのデータとソフトウェアのアーキテクトであるSolargisが本日発表した北米の長期的なソーラー・パフォーマンス・マップによるものである。
Solargisのデータによると、米国東部地域全体で、全地球水平日射量（GHI）で表される太陽資源は長期平均を最大8％下回るレベルまで低下し、この傾向は2018年と2019年に特に顕著であった。北東部では、2018年の日射量は平均より10％低かった。これらの地域にポートフォリオを持つ資産所有者は、プロジェクトが融資を受け建設された際に実施された年間エネルギー生産量予測（AEP）からパフォーマンスが大きく乖離している可能性が高い。
SolargisのManaging DirectorであるMarcel Suriは、次のように述べている：「太陽光発電プロジェクトの出力は、気象動向と切っても切れない関係にありますが、太陽光発電資産所有者の成功は、これにどう対応し、計画を立てるかにかかっています。平均して、資産のパフォーマンスが1％低下すると、1メガワットあたり年間1000ドルの収益が失われることになります。米国の資産所有者は、データを活用してプロジェクトを最適化し、資源リスクをより適切に考慮することが不可欠です 。
リスクの低減は、初期のプレフィージビリティ・スタディから長期運転中の正確な収益予測に至るまで、太陽光発電プロジェクトのライフサイクルを通じて収益性を最大化するための重要な要素である。資源リスクを1％削減することで、投資家の株主資本利益率を約4％向上させることができるため、米国の資産所有者は、これらのリスクが適切に管理されていることを実証することが極めて重要である。
投資家の期待に応えるという課題は、ITCの崖が近づき、資産がマーチャント・リスクにさらされながら融資を受け、建設され、運営されるにつれて、米国のポートフォリオ・オーナーにとって重要性を増すだろう。同様に、発送電スケジュールを管理するために詳細な予測を必要とする、太陽光＋蓄電のハイブリッド発電資産が稼動するようになり、プロジェクトの複雑さは増し続けている。
しかし現在、業界の多くは、1990年代や2000年代初頭の古いアプローチで作成された低解像度の日射量データを利用している。これらの古いデータセットには近年のデータが含まれておらず、信頼性の高い見通しや運転上の意思決定に必要な粒度が欠けている。
業界が直面しているもう一つの課題は、最も代表的な照射データセットを選択するための標準化されたアプローチがないことである。一般的なアプローチは、複数のデータセットを比較して平均値を選ぶことである。優れた照射モデルは、あまり洗練されていないモデルにはないものを捉えていることが多いため、これはコストのかかる間違いである。
このような課題を解決するために、ソルジスは北米でのプレゼンスを拡大している。トロントを拠点とするSolargisは、市場で最も解像度が高く不確実性の低いデータとソフトウェアを提供し、大手資産家のプロジェクト・ライフサイクル全体を通して財務リスクの低減を支援している。ソーラーギスは、250mの空間解像度と1時間以下の時間解像度で、高度な太陽光発電ポートフォリオの開発と運用に不可欠な、広範囲に検証されたデータを提供している。
米国は太陽エネルギーにとって重要な世界市場です。資産所有者は、北米の国土が持つ太陽光発電の巨大な潜在能力を活用することが不可欠ですが、ますます予測不可能な天候パターンに直面しているため、利用可能な最も正確なデータを賢く活用しなければ、これを実現することはできません。そのため我々は、高解像度データと使いやすいソフトウェア・プラットフォームを組み合わせた、これまでで最も堅牢な米国太陽光発電向けデータ・サービスを提供しているのです」。
Solargisは、バンカブル・ソーラー投資のためのデータおよびソフトウェア・アーキテクトである。
Solargisは、プロジェクトやポートフォリオのライフタイムを通じて太陽光発電関係者と協力し、市場で最も正確で信頼性の高い太陽光発電データによってリスクを低減し、透明性を高めています。
Solargisのデータとソフトウェア・プラットフォームは、エネルギー評価プロセスの簡素化、資産パフォーマンスの最大化、長期・短期の生産量と収益の予測を支援します。
Solargisのデータは、世界中で150GW以上の資産開発を支援し、合計20GW以上の太陽光発電所の監視と予測に使用されています。
