您是否正打算扩大您的可再生能源和电池储能资产的投资组合？以下是我们所看到的行业领导者所面临的五大挑战，以及他们所遵循的克服这些挑战的最佳实践。
根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）的最新报告，各国必须承诺到2050年达到净零排放，以限制极端气候事件的影响。从传统的化石燃料发电转向可再生能源是实现这一目标的一个基本组成部分。可再生能源的新增容量正在迅速增长。国际能源机构（IEA）项目的最新估计，2023年世界将增加创纪录的可再生能源发电量，超过德国和西班牙的总发电量总和。对资产管理公司来说，这是一个激动人心的时刻。投资公司和地方政府正分别以金融资本和立法来热情支持这些目标达成。当地社区正在关注他们的电能来源，这也为转型提供了积极的动力。然而，对任何的快速增长而言，挑战将不可避免地出现。作为一个资产业主、运营商或投资者，您有足够的人力来管理一个不断增长的投资组合吗？您是否有正确的工具和流程来确保平稳的过渡？
资产管理五大挑战
- 资产数据管理
- 组合可见性
- 问题识别与优先级
- 维护计划
- 跨大规模投资组合的资产报告
在20余年的使用寿命内最大化资产价值需要最新的优化工具和技术，如广泛分析风力发电机的环境弃风设置，确定太阳能阵列*特中**定的光伏跟踪器对准问题。如果不加以控制，这些问题可能会给运营商造成重大的材料损失，并削弱项目的盈利能力。我们的专家团队亲身了解了您在跟踪和追求性能改进方面可能面临的许多挑战。在本指南中，我们将总结资产绩效管理中的五大挑战以及克服这些挑战的最佳实践。
挑战1从各种运营的资产中收集和集成数据
资产数据正变得越来越复杂，因为不断增长的电站集群中产生了大量的数据。太阳能电站产生的数据点是传统发电资产的50倍，而储能项目产生的数据点大约是前者的100倍。资产运营各类数据往往并不协调，其来自不同结构的不同来源。想象一下一个风力发电场、太阳能电站和储能系统——数据流和标签将会明显不同，特别是在不同的设备制造商之间。这些资产产生的数据量，加上该行业预计的指数级增长，揭示了一个将出现的新挑战。传统的人工数据收集、准备和跨资产协调的方法在过去可能起到了作用——但当时电站的数量要有限得多。
反思
您现在和未来如何管理可再生能源和储能电站组合中如此海量的数据？
克服数据泛滥
在当今多样化的投资组合中，传统的数据集成方法需要太多的时间，并且不会随着您的投资组合的增长而实现可扩展性。有许多行之有效的方法可以减少这类工作，因此您可以将注意力转移到数据分析和行动上。我们看到表现最好的资产管理团队在做以下工作：
数据收集：构建一个自动化的、经过行业验证的数据收集过程，可以在资产类型和设备制造商之间无缝地工作。
数据质量：清理和过滤传入的数据流，以获得对性能影响最大的高质量数据。
跨资产的协调：基于国际标准实现跨技术的标准化数据模型。
数据存储：确保可通过API轻松访问的所有历史数据的高可用性和安全的云存储。
长期支持：寻找资产优化的长期合作伙伴，根据需求的发展提供支持和提供咨询服务。
实施这些最佳实践可以提高操作效率。例如，我们已经看到客户扩大了他们的可再生可移植产品。
案例研究
2020年，总部位于德国的投资基金和可再生能源开发商Wirtgen投资公司选择了Nispera管理其风力和太阳能电站，这是一个421MW的投资组合，横跨欧洲和澳大利亚的几个地点。通过使用Nispera，投资资产经理和能源主管Sonke Voigt大大减少了他花在数据收集和分析以及生成绩效报告上的时间。Nispera节省时间的好处使Sonke能够更好地理解技术性能，并对其资产的商业KPI提出有价值的见解，这使管理不断增长的投资组合更容易。“我们在Nispera方面所取得的成就让我们相信，我们可以在不需要额外的数据分析资源的情况下，继续在投资组合中增加更多资产，同时保持对其绩效和商业价值的密切关联。”
–Sonke Voigt资产经理和威特根投资能源主管
挑战2 监控地理位置上分散的资产和投资组合
拥有和运营大规模可再生能源资产的公司知道，获取有关投资组合业绩的准确、可靠的信息对于日常运营、维护计划、报告等至关重要。然而，在处理不同的SCADA系统、监控工具和资产技术时，让不同的团队访问一致和及时的性能信息是一项挑战。管理这需要跨资产集成不同的数据流、协调访问、评估网络安全问题、配置视觉效果和报告等等。所有这些都需要大量的时间和精力来适应你的投资组合的规模。
反思
您是否有一个解决方案可以满足未来投资组合的数据集成和监控需求？
基于我们与领先资产管理公司合作的经验，这里有一些重点领域，可以充分利用你的投资组合范围内的数据：将跨不同系统的数据放到一个地方。跨资产类别和 OEM 技术集成数据的平台允许您同时获得投资组合的整体视图。通过将不同的资产数据集成到一个单一的“真相来源”中，团队可以更有效地监测和比较他们的投资组合中的电站绩效。构建交互式仪表板和自定义分析。为不同的受众构建可配置的仪表板，并能够生成自定义分析并与外部平台集成，从而可以更容易地查看性能趋势。用户应该能够根据资产的类型、位置、技术和所需的时间框架对这些分析进行微调。查看接近实时和历史数据。查看接近实时的性能信息，以理解和优化日常操作和维护活动，以及历史数据，支持回顾分析和月度报告。
挑战3 识别资产异常和优先排序
随着投资组合在规模和复杂性上的扩大，识别运行问题变得越来越困难，而且这些系统产生的大量SCADA警报往往没有帮助。资产管理人员通常需要运行特定于站点的成本效益分析，以确定警报对绩效的潜在影响，或确定哪些警报需要进一步调查。此外，位于世界各地具有不同经营条件的资产可以表现出不同的性能指标 —— 一个中的异常可能是另一个中的健康行为。
反思
今天，你怎么知道你的其中一座电站是否表现不佳呢？您如何估计能量损失和系统的影响？如何比较电站集群中不同技术间的警报？
排除噪音
人工智能可以通过分析大量数据来排除噪音，发现人类可能难以或不可能捕捉的模式或异常。
以下是我们在太阳能、风能和电池储能资产中看到的一些常见的运行问题，以及人工智能如何帮助检测它们：
检测光伏跟踪器故障。一个全行业的问题是缺乏光伏跟踪器的位置数据，这让运营商不知道他们是否正确运行。人工智能软件可以通过独立于这些信号检测跟踪器故障来克服这一问题，使操作人员能够识别导致能量损失的故障跟踪器。风力发电机性能的比较。风电场内每台风机的性能因地形地形和环境条件的变化（如尾流效应或空气密度的变化）而变化。人工智能模型可以计算每个风机在不同操作条件下的参考性能，并连续地将实际性能与该参考行为进行比较。预测电池存储温度异常。人工智能模型可以预测在给定运行条件下的最高组件温度，并在测量值超过一定阈值时发出警报。温度异常可能发生的原因有很多，比如故障冷却器应该冷却电池模组，但可能不需要维护。
2019年，可再生发电公司Lekela Power™ 选择了影响Nispera作为其风电场组合，包括非洲多个地点超过100万千瓦的资产。与Nispera一起，Lekela首席运营官Chris Ford可以获得详细的分析，以改善对风机维护的监测，并帮助Lekela调查和了解故障和停机事件。“ 我们希望确保我们的项目能够执行，并使股东价值最大化。为了做到这一点，我们需要有效地报告组织中各级部门的投资组合的绩效，有效地管理日常运营，并对业绩进行分析。”
Lekela公司的首席运营官，Chris Ford
挑战4 维护计划
随着可再生资产在全球范围内的扩大，所有者和运营商面临越来越大的压力。运营和维护团队希望尽量减少不断增长的资产组合的维护活动成本，同时保持相同的人员规模。运维团队经常在事后对组件故障做出反应，这将导致更长时间的停机时间和失去收入机会。运维效率的提高是成功的关键驱动力。资产业主需要快速识别何时出现故障以及这如何影响业务，以便他们能够将其运维活动集中在解决最具影响力的问题上。
反思
如何将维护操作从反应性故障排除转变为数据驱动的维护活动计划？
从反应式移动到主动式
强大的优化工具可以帮助操作和维护从反应式转向主动式，以增加资产正常运行时间和发电。
预期和计划的维护。 利用特定地点的发电和特定市场的电价预测，以尽量减少维护活动造成的能源损失。与所有资产利益相关者进行沟通。与运维团队和其他利益相关者合作，及时解决问题，确保他们能够查看必要的信息，例如在日常报告中标记问题的维护团队进行调查。跟踪性能，以确保分辨率。将所有数据集成到一个平台中，提高工作流效率，从跟踪任务解析到维护活动后的性能可视化，以确保性能恢复正常。
案例研究
2022年1月，在智利拥有强大业务的加拿大资产管理公司Aediles资本被贝莱德的全球可再生能源基金选中，管理其在智利的整个450MW太阳能投资组合。该投资组合支持一项战略倡议，将更多的可再生能源带到国家电网的基础上。与Nispera一起，运营和维护总监Gonzalo Barros Ochoa找到了一个软件平台，可以将来自其地理上分散的资产的数据集成到一个单一的标准化解决方案中，节省了时间，并减少了人工数据处理和集成的风险。Nispera精简的流程帮助Gonzalo和公司的运维技术人员在进入现场之前及时提供相关信息，提高了他们的操作和维护效率。“只有一个3人的团队，我们很难在每天开始时评估我们的太阳能电站，而且随着我们进入新的电站，这将继续增加。我们正在达到一个无法深入挖掘自己资产的极限。”
Gonzalo Barros Ochoa
Aediles资本的运营和维护总监
挑战5 定期手动构建定制的报告
随着多样化的所有权结构和不断增长的公司治理要求，资产所有者依赖于有洞察力的、标准化的报告，向管理董事和投资者通报运营和财务业绩。生成定期报告通常由于手动设置、跨资产缺乏标准化以及跨团队之间的数据源不一致而停滞。资产业主可能会花费无数的时间来提取和协调数据，以与不同的利益相关者共享。虽然外部资产管理和运营团队通常提供基本级别的报告，但此类报告往往缺乏细节、洞察力和及时性，无法适当地提供运营和财务业绩的更新。随着投资组合的规模，管理资产标准化的缺乏变得越来越复杂。
反思
如何简化报告流程，以创建更高效的工作流，并减少资产之间的可变性？
移除报告的路障
来自单一组织真相来源的自动化技术和财务报告可以创建有效的工作流，并减少资产之间的可变性。以下是我们所观察到的关于报告的一些最佳实践：
确保您的报告非常灵活，以满足不同涉众的需求。例如，绩效经理通常希望每天和每周都要提供关于资产绩效的深入的技术细节。财务高管可能希望看到季度和年度财务业绩概述。将跨资产类别的数据集成到一个平台中，以用于创建一个可审计的数据源。这将生成标准化的报告，并确保不同的团队基于相同的信息做出决策。将资产和投资组合的能力指标转换为商业指标。这使得财务团队可以很容易地将技术绩效指标，如每周发电量与项目财务挂钩。
结论
优化可再生能源和电池储能资产绩效的工具正在迅速发展。该行业的主要参与者正在寻找解决方案，使他们能够专注于最高优先级的问题，降低成本，并增加收入。在本指南中，我们介绍了资产管理公司在跟踪绩效和追求改进方面所面临的五大挑战和最佳实践。以下是您可以遵循的克服这些挑战的最佳实践的快速总结：自动化数据集成、准备和协调，以便您可以将注意力转移到分析和行动上。将产品组合数据集成到一个中心位置，所有用户都可以通过为不同受众定制的预构建仪表板进行访问。利用人工智能来帮助你分析大量的数据，以发现人类可能不可能捕捉到的异常现象。利用发电和市场预测，提前计划维护活动，以减少能源损失。从组织真相的单一来源生成自动报告，以灵活地满足各种用户的需求。如果您想了解更多关于这些挑战和最佳实践，我们将很乐意分享我们如何帮助我们的合作伙伴在这些领域获得成功。不要犹豫与我们联系，了解更多信息！