ການປະເມີນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ (Solar Resource Assessment)

 

3.2 ການປະເມີນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ (Solar Resource Assessment)

3.2.1 ຄວາມສຳຄັນ ແລະ ຫຼັກການພື້ນຖານ

ການປະເມີນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ (Solar Resource Assessment) ຄື ຂະບວນການວິເຄາະ ແລະ ຄາດຄະເນຄວາມເຂັ້ມ ແລະ ຮູບແບບການກະຈາຍຕົວຂອງລັງສີແສງອາທິດ ໃນພື້ນທີ່ໂຄງການ ຢ່າງເປັນລະບົບ ແລະ ມີຄວາມແມ່ນຍຳສູງ. ຂະບວນການນີ້ ຖືເປັນຫົວໃຈສຳຄັນຂອງການສຶກສາຄວາມເປັນໄປໄດ້ ເນື່ອງຈາກຄ່າຄວາມເຂັ້ມແສງອາທິດ ແມ່ນຕົວປ່ຽນແປງຫຼັກ (Key Input Variable) ທີ່ຖືກນຳໃຊ້ໂດຍກົງ ໃນການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດພະລັງງານ (Energy Yield), ຊຶ່ງເປັນພື້ນຖານຂອງການວິເຄາະດ້ານການເງິນທັງໝົດຂອງໂຄງການ.

ຄວາມຄາດເຄື່ອນ (Uncertainty) ໃນການປະເມີນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ ພຽງແຕ່ 1-2% ອາດສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງມີນັຍສຳຄັນຕໍ່ຕົວຊີ້ວັດທາງການເງິນ ເຊັ່ນ ອັດຕາຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (IRR) ຫຼື ໄລຍະເວລາຄືນທຶນ (Payback Period) ດັ່ງນັ້ນ ນັກລົງທຶນ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນ ຈຶ່ງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນຢ່າງສູງກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ ໃນຂັ້ນຕອນການພິຈາລະນາອະນຸມັດສິນເຊື່ອໂຄງການ (Project Finance Due Diligence).

3.2.2 ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ

(1) ຂໍ້ມູນດາວທຽມ (Satellite-Derived Data)

ຂໍ້ມູນດາວທຽມ ຄືແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼັກ ທີ່ນຳໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນການສຶກສາຄວາມເປັນໄປໄດ້ເບື້ອງຕົ້ນ (Pre-feasibility Study) ເນື່ອງຈາກສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍ, ບໍ່ເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ (ຫຼືເສຍໜ້ອຍ), ແລະ ໃຫ້ຂໍ້ມູນຍ້ອນຫຼັງໄດ້ຫຼາຍປີ. ຖານຂໍ້ມູນທີ່ນິຍົມນຳໃຊ້ໃນລະດັບສາກົນ ມີ:

• Global Solar Atlas / Solargis — ພັດທະນາໂດຍບໍລິສັດ Solargis ພາຍໃຕ້ໂຄງການ ESMAP ຂອງທະນາຄານໂລກ, ນຳໃຊ້ແບບຈຳລອງທີ່ປະມວນຜົນຈາກຮູບພາບດາວທຽມທຸລະທັດ (Geostationary Satellite) ຮ່ວມກັບແບບຈຳລອງບັນຍາກາດ ເພື່ອຄິດໄລ່ຄ່າ GHI, DNI, DHI, GTI, PVOUT ແລະ ອຸນຫະພູມອາກາດ ໃນຄວາມລະອຽດພື້ນທີ່ (Spatial Resolution) ສູງເຖິງ 250 ແມັດ;
• NASA POWER (Prediction of Worldwide Energy Resources) — ຖານຂໍ້ມູນຂອງອົງການອາວະກາດ NASA ທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນຍ້ອນຫຼັງໄດ້ຍາວກວ່າ (ຫຼາຍກວ່າ 20-30 ປີ) ເໝາະສຳລັບການວິເຄາະແນວໂນ້ມໄລຍະຍາວ ແລະ ຄວາມແປປວນລະຫວ່າງປີ (Inter-annual Variability);
• PVGIS (Photovoltaic Geographical Information System) — ພັດທະນາໂດຍສູນຄົ້ນຄວ້າຮ່ວມຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ (European Commission Joint Research Centre) ໃຫ້ບໍລິການຄິດໄລ່ຜົນຜະລິດພະລັງງານເບື້ອງຕົ້ນ ຮ່ວມກັບຂໍ້ມູນຄວາມເຂັ້ມແສງໄດ້ໂດຍກົງ.

ຂໍ້ຄວນລະວັງ: ຂໍ້ມູນດາວທຽມ ມີຄວາມຄາດເຄື່ອນປົກກະຕິຢູ່ໃນລະດັບ 4-8% ເມື່ອທຽບກັບຄ່າວັດແທກຕົວຈິງ (Ground Measurement) ຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງແບບຈຳລອງ ແລະ ສະພາບບັນຍາກາດຂອງແຕ່ລະພື້ນທີ່ ໂດຍສະເພາະໃນເຂດພູພະນົມທີ່ມີສະພາບອາກາດປ່ຽນແປງໄວ (ເຊັ່ນ ບາງພື້ນທີ່ໃນພາກເໜືອຂອງລາວ) ອາດມີຄວາມຄາດເຄື່ອນສູງກວ່າພື້ນທີ່ລາບ.

(2) ຂໍ້ມູນວັດແທກຕົວຈິງໜ້າວຽກ (On-site Ground Measurement)

ສຳລັບໂຄງການລະດັບອຸດສາຫະກຳຂະໜາດໃຫຍ່ (ໂດຍທົ່ວໄປໃຫຍ່ກວ່າ 10 MW ຂຶ້ນໄປ) ມາດຕະຖານສາກົນ ແລະ ຄວາມຮຽກຮ້ອງຂອງສະຖາບັນການເງິນ ມັກກຳນົດໃຫ້ຕ້ອງມີການຕິດຕັ້ງສະຖານີວັດແທກຄວາມເຂັ້ມແສງອາທິດ (Solar Monitoring Station) ຢູ່ໜ້າວຽກຈິງ ເປັນໄລຍະເວລາຢ່າງໜ້ອຍ 12 ເດືອນ (ເພື່ອຄອບຄຸມທຸກລະດູການ) ຫຼືດີກວ່ານັ້ນຄື 2 ປີຂຶ້ນໄປ, ໂດຍນຳໃຊ້ອຸປະກອນຫຼັກດັ່ງນີ້:

• Pyranometer — ອຸປະກອນວັດແທກຄ່າ GHI ແລະ DHI ໂດຍນຳໃຊ້ຫຼັກການເຊັນເຊີແສງແບບ Thermopile ຫຼື Photodiode;
• Pyrheliometer — ອຸປະກອນວັດແທກຄ່າ DNI ໂດຍສະເພາະ ນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບລະບົບຕິດຕາມດວງອາທິດ (Sun Tracker);
• ອຸປະກອນວັດແທກອຸນຫະພູມອາກາດ, ຄວາມໄວລົມ ແລະ ຄວາມຊຸ່ມ — ເພື່ອນຳໄປວິເຄາະຮ່ວມກັບຄ່າຄວາມເຂັ້ມແສງ ໃນການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດພະລັງງານທີ່ແມ່ນຍຳຂຶ້ນ.

ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຈາກການວັດແທກຕົວຈິງນີ້ ຈະຖືກນຳໃຊ້ໃນຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າ Bias Correction ຫຼື Site Adaptation ຄື ການປັບແກ້ຂໍ້ມູນດາວທຽມຍ້ອນຫຼັງ (ທີ່ມີໄລຍະເວລາຍາວກວ່າ) ໃຫ້ມີຄວາມແມ່ນຍຳສອດຄ່ອງກັບຄ່າວັດແທກຕົວຈິງໃນໄລຍະສັ້ນ, ຊຶ່ງເປັນວິທີການມາດຕະຖານທີ່ນຳໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກຳ ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ທັງແມ່ນຍຳ ແລະ ມີໄລຍະເວລາຍາວພຽງພໍສຳລັບການວິເຄາະສະຖິຕິ.

3.2.3 ການສ້າງປີອາກາດມາດຕະຖານ (Typical Meteorological Year – TMY)

ເນື່ອງຈາກສະພາບອາກາດແຕ່ລະປີມີຄວາມແປປວນ, ໃນການວິເຄາະດ້ານວິສະວະກຳ ແລະ ການເງິນຂອງໂຄງການ ຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງປີໃດປີໜຶ່ງໂດຍສະເພາະ ແຕ່ນຳໃຊ້ຫຼັກການ Typical Meteorological Year (TMY) ຄື ການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນອາກາດຕົວແທນ 1 ປີ (8,760 ຊົ່ວໂມງ) ໂດຍນຳເອົາເດືອນທີ່ມີລັກສະນະ "ເປັນຕົວແທນທາງສະຖິຕິ" ທີ່ສຸດ ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຍ້ອນຫຼັງຫຼາຍປີ (ໂດຍທົ່ວໄປ 10-20 ປີ) ມາປະກອບກັນ. ຂໍ້ມູນ TMY ນີ້ ຈະຖືກນຳໃຊ້ເປັນຂໍ້ມູນນຳເຂົ້າຫຼັກ (Input) ໃນຊອບແວຈຳລອງລະບົບ ເຊັ່ນ PVsyst ເພື່ອຄາດຄະເນຜົນຜະລິດພະລັງງານ ແລະ ວິເຄາະດ້ານການເງິນຂອງໂຄງການ.

3.2.4 ຄວາມຄາດເຄື່ອນ ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານຊັບພະຍາກອນ (Uncertainty and Resource Risk)

ໃນການລາຍງານຜົນການປະເມີນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ ຢ່າງເປັນມາດຕະຖານສາກົນ (ໂດຍສະເພາະສຳລັບເອກະສານປະກອບການຂໍສິນເຊື່ອ) ຈະຕ້ອງນຳສະເໜີຄ່າຜົນຜະລິດພະລັງງານ ໃນຫຼາຍລະດັບຄວາມໜ້າຈະເປັນ (Probability of Exceedance – P-value) ດັ່ງນີ້:

• P50 — ຄ່າຜົນຜະລິດພະລັງງານທີ່ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບ ໂດຍມີຄວາມໜ້າຈະເປັນ 50% ທີ່ຜົນຜະລິດຕົວຈິງຈະສູງກວ່າ ຫຼືຕໍ່າກວ່າຄ່ານີ້ (ຄ່າສະເລ່ຍທາງສະຖິຕິ), ນຳໃຊ້ໃນການວິເຄາະຜົນຕອບແທນພື້ນຖານ (Base Case);
• P90 — ຄ່າຜົນຜະລິດພະລັງງານທີ່ມີຄວາມໜ້າຈະເປັນ 90% ທີ່ຜົນຜະລິດຕົວຈິງຈະສູງກວ່າຄ່ານີ້ (ຄ່າອະນຸລັກນິຍົມກວ່າ P50), ນຳໃຊ້ໂດຍທະນາຄານ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນ ໃນການປະເມີນຄວາມສາມາດຊຳລະໜີ້ (Debt Sizing) ຂອງໂຄງການ ເນື່ອງຈາກເປັນຄ່າທີ່ອະນຸລັກນິຍົມ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານການເງິນ.

ຍິ່ງໄລຍະເວລາຂໍ້ມູນວັດແທກຕົວຈິງຍາວ ແລະ ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນສູງເທົ່າໃດ, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ P50 ແລະ P90 ຈະຫຼຸດລົງ (ຄວາມຄາດເຄື່ອນຫຼຸດລົງ) ຊຶ່ງເປັນຜົນດີຕໍ່ໂຄງການ ໃນການເຈລະຈາເງື່ອນໄຂການເງິນກັບທະນາຄານ.

3.2.5 ຂໍ້ສະເໜີແນະສຳລັບການປະຍຸກໃຊ້ໃນ ສປປ ລາວ

ສຳລັບນັກສຶກສາ ຫຼື ຜູ້ພັດທະນາໂຄງການທີ່ກຳລັງເຮັດການສຶກສາຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນ ສປປ ລາວ, ຂໍ້ສະເໜີແນະໃນທາງປະຕິບັດ ມີດັ່ງນີ້:

1. ຂັ້ນຕອນສຶກສາເບື້ອງຕົ້ນ/ບົດວິທະຍານິພົນ — ສາມາດນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກ Global Solar Atlas ຫຼື PVGIS ໄດ້ໂດຍກົງ ເນື່ອງຈາກມີຄວາມສະດວກ ແລະ ພຽງພໍສຳລັບການວິເຄາະໃນລະດັບການສຶກສາ;
2. ຂັ້ນຕອນການລົງທຶນຈິງລະດັບອຸດສາຫະກຳ — ຄວນຕິດຕັ້ງສະຖານີວັດແທກໜ້າວຽກຢ່າງໜ້ອຍ 12 ເດືອນ ແລະ ນຳໄປປະສານກັບຂໍ້ມູນດາວທຽມ ເພື່ອຫຼຸດຄວາມຄາດເຄື່ອນ ແລະ ເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຕໍ່ນັກລົງທຶນ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນ — ດັ່ງທີ່ໂຄງການຂະໜາດໃຫຍ່ ເຊັ່ນ Solar Attapeu ແລະ CGN Solar 1GW ຄາດວ່າໄດ້ດຳເນີນຕາມຫຼັກການນີ້ ກ່ອນຈະໄດ້ຮັບການອະນຸມັດການລົງທຶນ ແລະ ສິນເຊື່ອໂຄງການ;
3. ການລາຍງານຜົນ — ຄວນນຳສະເໜີທັງຄ່າ P50 ແລະ P90 ໃນບົດວິໄຈ ຫຼື ບົດໂຄງການ ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງດ້ານຊັບພະຍາກອນຂອງໂຄງການ.

---

ການປະເມີນຊັບພະຍາກອນແສງອາທິດ, P50 P90 ຄືຫຍັງ ໂຊລາ, P50 P90 solar energy yield explained, pyranometer ວັດແທກແສງອາທິດ, solar resource assessment methodology, Typical Meteorological Year TMY ຄືຫຍັງ, PVsyst simulation input data, ຄວາມຄາດເຄື່ອນ ຂໍ້ມູນດາວທຽມ ໂຊລາ