我和我的春运——暨新疆机场集团运管委春运背后的故事

科技部提出若干个创新联盟，但是在技术上有什么样的突出，比如说光热发电的联盟至少有3、4个，但是在技术上始终没有什么突破。

钱最后一级一级转到电站开发者，层级越少，参与者越多成本越低。因为现在中国光伏电站融资成本10个点的融资成本和3个点的融资成本差距是很大的。

前一个是电站开发公司做SPV设计ABS。光伏电站融资分好几类，我简单分了几类，先是短期的，短期的就是2个月到6个月之间，光伏建设的手段，一般通过自有资金或者EPC垫资，银行贷款等方式。时间所限我就介绍这么多。随着电站有差别，但是打包以后，风险就被稀释了。不同的融资结构对光伏电站度电成本影响很大，未来光伏度电成本下降靠两个元素，一个是整个系统成本的下降，第二个就是靠融资成本的下降。

你用众筹做光伏电站融资，基本上没有流动性。评估机构频繁和我们投资者进行沟通，未来大量的保险经纪公司要走到前台和我们投资者进行交流。今天笔者独家为大家梳理国内外光伏大数据的商业模式。

第三方身份对于光伏电站未来运维管理的监管和电站金融属性的增信，都是不可或缺的。狭义的光伏数据是指通过数据采集器所获取的光伏电站实时运行的监测数据。而且光伏大数据不仅仅局限于光伏领域，这种大数据的应用服务也可以拓展到其他领域，比如电力大数据，这是一个更大的领域，包含发电、售电很多环节，这也是光伏大数据企业的发展方向之一。对于光伏领域来说，要实现光伏设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的光伏电站远程监测/诊断系统，从而为光伏电站的正常运行和维护提供技术保障。

通过建立连接光伏设备供应商和终端家庭用户之间的线上B2C平台，提供光伏电站的设计、融资、安装和维护等一站式服务，并影响用户的选择，从而最终引导实现光伏设备交易的完成。(2)SolarGIS的交互工具SolarGIS综合高分辨率的辐射信息、气象信息和地理信息，建立太阳能辐射预报与光伏发电功率预报的算法，从而可以输出最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列，进一步地可以模拟光伏电站的发电性能及发电量，。

但是，由于其平台刚刚建立，还需要市场的考验以及用户的认可，并需积累在光伏数据监控方面的经验。近日淘科宣布将免费开放数据，更是让这一领域竞争越来越白热化。维克托迈尔舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。并且通过与阿里云达成战略合作之后，可以依靠阿里云领先的云计算服务平台，快速步入光伏数据云模式。

在这种大背景下，光伏电站以及分布式光伏项目也应积极参与，与需求侧响应管理相配合，提升能效。其在光伏领域的第三方的身份，保证了光伏数据监控的公正性，从而有利于打消光伏电站业主将电站接入平台的疑虑。光伏大数据+监测/诊断可为光伏系统的科学研究提供有用数据;可提高光伏电站的运行水平，从而降低光伏企业的运行维护成本，并提升光伏电站的发电效益;可优化光伏企业的业务流程，从而使生产运行过程的资源与活动得到合理的安排，进而提高企业的经济效益和市场竞争力。1光伏大数据+电力调度国家能源局下发的《2015年度全国光伏年度计划新增并网规模表》征求意见稿显示，2015年全国新增光伏发电并网规模将高达15GW。

这些基础数据主要包括：GHI(水平面总辐射)、DNI(法向直接辐射)和DIFF(散射辐射)等辐射信息;2米处气温、相对湿度、压强、10米处平均风速、风向，以及正在开发的降水量等气象信息;海拔高度、地表倾斜角、地表方位角、地表植被、人口密度等地理信息。太阳辐射的减少将直接影响光伏发电系统的发电量，并对欧洲电力系统的安全运行造成影响。

通过光伏数据的监测诊断及分析，光伏电站将开启大数据驱动的智能模式。SolarGIS主要提供四种具有交互特点的软件工具，iMaps、climData、pvPlanner和pvShot。

3阿波罗光伏云平台TM借助大数据和高性能计算技术以及风场的丰富运维经验，2014年12月，远景以云服务的方式推出了其光伏电站管理云平台：阿波罗光伏云平台TM并且，远景能源没有进入光伏领域的任何制造环节，其第三方大数据平台的身份，保证了数据的采集、分析、展示、监控都是透明和公正的。阿波罗光伏云平台TM集成了电站实时监控、电站运维管理、电站开发设计、电站投资管理四大功能。不过，国家目前尚未向有关民营企业发放售电经营许可证，一切等风来!光伏数据作为一种资源，它的价值不会因为被使用而减少，相反，通过被挖掘和使用而将产出和释放更高的价值。另外，在光伏大数据监测分析引擎的基础上，可以产生更多的商业模式，如用于节能建筑设计和智能家电设计等，分析和利用光伏电站提供的光伏大数据，提供准确的用电预测，节电的同时，也管理着把电送到哪里，哪里的电可以并网。pvShot则是根据实时的太阳能资源和温度数据，进行单个光伏电站的能源预产量评估、性能效率评估和错误侦测。

pvPlanner是光伏项目的高性能模拟和报告工具，用户只需输入光伏系统的参数、设置地平线参数，即可实现光伏系统的电力预产量评估与性能比较，并输出PDF格式的标准报告。SolarGIS主要提供四种具有交互特点的软件工具，iMaps、climData、pvPlanner和pvShot。

今天笔者独家为大家梳理国内外光伏大数据的商业模式。光伏行业，特别是分布式光伏发展到现在这个阶段，欠缺的就是对数据挖掘和应用的延伸，实际上对于数据的监测和分析可以对行业起到反向促进的作用。

(2)SolarGIS的交互工具SolarGIS综合高分辨率的辐射信息、气象信息和地理信息，建立太阳能辐射预报与光伏发电功率预报的算法，从而可以输出最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列，进一步地可以模拟光伏电站的发电性能及发电量，。近日淘科宣布将免费开放数据，更是让这一领域竞争越来越白热化。

Geostellar的本质在于以家庭用户和光伏设备供应商的中间商身份来赚取差价，其建立线上数据分析及搜索系统的目的在于为用户提供数据参考。通过与需求侧响应管理相配合，光伏发电可以实现按需动态调配生产、传输和消费，达到提高效率、节能减排等作用。此次日食，对德国电网的影响尤其突出。这些基础数据主要包括：GHI(水平面总辐射)、DNI(法向直接辐射)和DIFF(散射辐射)等辐射信息;2米处气温、相对湿度、压强、10米处平均风速、风向，以及正在开发的降水量等气象信息;海拔高度、地表倾斜角、地表方位角、地表植被、人口密度等地理信息。

太阳辐射的减少将直接影响光伏发电系统的发电量，并对欧洲电力系统的安全运行造成影响。一方面，德国的光伏装机容量大整个欧洲安装的光伏电站容量为7700万千瓦，德国有3900万千瓦;另一方面日食发生时光伏电站发电量变化速率快当日食发生时，德国光伏电站发电量会有1200-1900万千瓦的变化。

新电改放开了售电侧，光伏电站及分布式光伏运营商转型为售电主体或有可能。对于光伏行业来说，光伏大数据就像是一座逐渐被挖掘的金矿，通过对其进行获取、管理、分析及应用，其潜在价值正逐步为光伏行业的发展注入新的动力，在影响着光伏项目的规划及设计、建造及验收、监测及控制、运维及管理、资产评估及交易。

2015年3月20日，一次自1999年以来影响范围最大的日食从07：40到11：50UTC影响整个欧洲。(1)GeostellarDateGeostellarDate为从第三方获取或购买的数据，主要包括当地的辐射强度、辐射方向、辐射时长等辐射信息;当地气温、降雨等基本气象信息;当地的地势、坡度等基本地理信息;当地的居民用电情况统计、电费波动、典型用户样本等用电信息;当地的光伏补贴政策等政策信息;当地的银行贷款利率、租赁或购电协议等金融信息;以及光伏设备供应商所提供的光伏设备的参数和价格，光伏设备安装商的收费等信息。

iMaps为高分辨率的互动式太阳辐射地图，包含长期太阳辐射和温度的平均值，可以作为光伏建站的可行性研究、选址和优化工具。(1)SolarGIS的数据库SolarGIS作为太阳能资源评估和光伏数据模拟的工具，其基础数据要素显得尤为重要。阳光电源作为国内最大的光伏逆变器供应商，可以直接将光伏数据采集器集成于光伏逆变器中，这意味着阳光将直接掌握光伏数据监控的终端。远景能源的阿波罗光伏云平台是在其风电平台的基础上发展而来，其对风电丰富的运维监控经验将助力其在光伏领域的发展。

但是，由于其平台刚刚建立，还需要市场的考验以及用户的认可，并需积累在光伏数据监控方面的经验。随着光伏发电在发电所占的比例越来越高，目前光伏电站所监测的发电数据仅用于常规运维及计量计价的现状急需改变。

每家企业都做好各自擅长的领域才能更好的满足客户的需求，客户有了需求，光伏大数据才会有业务，才能快速发展。狭义的光伏数据是指通过数据采集器所获取的光伏电站实时运行的监测数据。

同时，阿波罗光伏云平台TM还为投资人提供风险控制服务，为每个电站进行资产风险评估和风险评级，综合评测电站整体性能。光伏大数据+监测/诊断可为光伏系统的科学研究提供有用数据;可提高光伏电站的运行水平，从而降低光伏企业的运行维护成本，并提升光伏电站的发电效益;可优化光伏企业的业务流程，从而使生产运行过程的资源与活动得到合理的安排，进而提高企业的经济效益和市场竞争力。