REsurety的新白皮书由气候解决方案领域的领先投资者Hannon Armstrong提供了深入分析，以深入分析使用“8760”能源模型如何导致收入建模出现重大错误——在某些高点超过 30%可再生能源渗透市场。
8760(也称为典型气象年，或 TMY)是特定风能或太阳能项目在非闰年 8,760 小时中每一小时的预期平均发电量。正如其“典型气象年”名称所暗示的那样，8760 包含反映典型季节性和昼夜天气模式的平均发电值。
使用 8760 的问题在于“典型”天气实际上并不常见，而且高价几乎总是与极端天气同时出现。
REsurety 在其新白皮书“朋友不要让朋友使用 8760……至少不是用于收入建模”中描述了 8760 的更好替代品，作者是 REsurety 的 Jennifer Newman 博士，Hannon 首席分析官 Rich Santoroski 提供了贡献阿姆斯特朗。
尽管它们在可再生能源行业广泛使用，但使用 8760 来预测财务业绩可能会导致收入模型出现重大错误。特别是，将 8760 与历史价格配对的收入模型忽略了每小时可再生能源发电对每小时电价的影响。由于风能和太阳能发电厂是相对便宜的发电来源，在可再生能源渗透率高的市场中，发电和电价之间往往呈负相关。
这两个散点图显示了西德克萨斯风能项目的每小时发电量，与 ERCOT West 枢纽的实时电价对比。
在顶部图表中，实际项目生成与观察到的每小时价格进行了对比。红色趋势线周围狭窄而密集的带表明每小时发电量和每小时电价之间存在很强的反比关系。
相比之下，底部图表根据观察到的相同小时价格绘制了 8760 代配置文件。当使用 8760 发电配置文件而不是实际发电时，发电和电价之间存在弱关系，如下图所示。这表明使用 8760 代配置文件会导致收入建模出现重大错误。
作为本周 CLEANPOWER 活动的一部分：
REsurety 的高级副总裁亚当·里夫 (Adam Reeve) 借鉴了白皮书中关于“形状”在可再生能源市场中的关键重要性的见解，在 2 月的冬季风暴期间展示了围绕可再生能源价值的数据驱动的见解，以解决德克萨斯州最近的电力市场危机
电力市场研究副总裁大卫·卢克·奥茨 (David Luke Oates) 就区域边际排放发表演讲：更好的指标如何帮助最大限度地提高清洁能源的碳价值，以及如何判断可再生能源项目将真正防止多少碳排放
上面列出的第二个演示文稿侧重于准确碳减排测量的重要性。毕竟，每个可再生能源项目的最终目标都是一样的：尽可能多地减少碳排放。政府和私人组织越来越多地设定雄心勃勃的脱碳目标，并经常依靠风能和太阳能发电来抵消电力消耗。
“但由于清洁能源并非都是平等的，”大卫卢克奥茨说，“以兆瓦时为单位跟踪环境目标并不能衡量实际实现的碳减排量。清洁能源的产出与电网上高碳强度的时间一致，取代了更多的碳，因此具有更高的碳减排价值，而传统的碳核算方法通常会忽略这一价值。”
粒状碳减排数据，例如由 Locational Marginal Emissions 提供的数据，可以提供帮助。REsurety 对德克萨斯州可再生能源项目的两年分析发现，一些清洁能源项目的脱碳影响是其他项目的两倍多，这仅仅是因为清洁能源生产的位置和时间以及其获得传输能力的原因。
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