在全球光伏行业日益重视技术创新与可持续发展的浪潮中，我国众多领先的光伏组件企业正于全球市场中崭露头角。近期，第12届bifiPV Workshop 2024国际峰会在珠海成功举办，本次峰会由爱旭股份携手德国康斯坦茨国际太阳能研究中心（ISCKonstanz）—欧洲最大的非营利性太阳能研究机构联合主办。峰会期间，汇聚了来自美国可再次生产的能源实验室（NREL）、澳大利亚新南威尔士大学、德国ISCKonstanz、美国桑迪亚国家实验室以及PVEL光伏独立测试实验室等全球能源与科技领域的400余名顶尖专家，共襄盛举。参加会议的专家们聚焦光伏技术、数据管理挑战及其对投资决策的影响，分享最新成果，旨在推动行业高效、低成本发展。

  随着光伏产业的加快速度进行发展，数据已成为制约其发展的重要的条件。光伏电站的设计、运维及发电效率优化均需大量准确数据支持，但现实中，数据分散、缺乏统一标准和整合机制，以及受外因影响大的发电量预测难题，导致数据利用效率低下，预测不准确，进而增加了投资决策风险，影响了投资者信心。同时，光伏电站的高效运营与维护亟需实时、精准的数据分析与预警系统，但当前数据管理系统难以满足需求，运维成本攀升，发电效率受阻。峰会正是围绕这一核心议题，探索光伏产业数据管理与应用的未来路径，以及如何大大降低投资决策风险的策略与方法。

  带着这样的一个问题，笔者有幸访问到了张向阳总经理，一位在数据管理和新能源领域拥有丰富经验的专家。张总曾在资产管理公司和互联网有突出贡献的公司思科（Cisco）担任项目负责人，期间开发了彭博Bloomberg数据库导入原始数据的快速信用分析模型，并深入研究了CUSP风险管理模型，成功预测了多种市场波动下的投资组合赢利情况。这些经验为他后来将类似模型应用于光伏投资行业奠定了坚实基础。

  正是基于这种洞察，张总在其早期开发的彭博Bloomberg数据库导入原始数据的快速信用分析模型基础上，适当修订后，创新性的将此应用于光伏行业，以此判断光伏项目投资的准确度。他带领团队，经过多次迭代和优化，成功开发出了一套适用于光伏电站设计、运维和优化的数据导入模型。这套模型能够与多种数据库对接，如气象数据库、光伏组件数据库等，实现数据的快速整合和分析。在输入系统特征参数的前提下，模型能快速预测发电量并进行初步系统费用评估。

  模型的操作原理相对简单但高效。首先，通过数据库接口导入原始数据，包括气象数据（如光照强度、温度、风速等）和光伏组件性能数据（如转换效率、衰减率等）。然后，模型依据这一些数据以及系统特征参数（如光伏阵列布局、逆变器型号、蓄电池组容量等），进行发电量预测和系统费用评估。最后，通过模拟不同系统运行情形，模型能够比较不同组件配置下的发电量和成本效益，从而帮助用户选择最优的光伏阵列、逆变器、蓄电池组等组件。此外，模型还能够实时分析光伏电站的运营数据，提供故障预警和维护建议，帮助用户降低运维成本，提升发电效率。

  张总运用这套模型，成功投资了多个极具潜力的光伏项目，这中间还包括众壹新能源和源网荷储科技等新能源公司，并取得良好的业绩。在众壹新能源的投资项目中，张总通过深入分析，模型预测该公司将在光伏研发技术、成本控制以及市场拓展等方面取得显著成果。同时，公司积极拓展国内外市场，预计在未来三年内，国内外市场占有率将分别增长30%和40%。基于这些分析，最终决定投入资金，该项目成功落地，为投资者带来了超过20%的年化收益率。

  同样，在源网荷储科技的投资案例中，张总运用模型对公司的技术创造新兴事物的能力、产业链整合能力及未来市场发展的潜力进行了全面评估。源网荷储科技在新能源储能技术领域的领头羊显著，拥有多项核心专利，并在智能电网建设中热情参加，预计未来三年内，其储能商品市场份额将增长50%，智能电网解决方案业务将增长60%。基于这些积极预测，最终投资该项目，并取得了稳定的收益，年化收益率超过15%。这些成功的投资案例不仅证明了张总投资模型的有效性，也展示了光伏产业的巨大发展的潜在能力。通过科学的方法论来指导投资决策，降低了投资风险，提高了投资成功率，为新能源行业的投资提供了有益的参考。

  除《中国经营报》署名文章外，其他文章为作者独立观点，不代表中国经营网立场。

  未经本网授权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其他方式使用上述作品，违者将被追究法律责任。

  凡本网注明“来源：中国经营网” 或 “来源：中国经营报-中国经营网”的全部作品，版权均属于中国经营网（本网另有声明的除外）。

  有关作品版权事宜请联系 邮箱：li class=text_marker red_marker f_size_14 m_y_5