普华永道2019年中国光伏电站资产交易白皮书

blackhappy 2019-04-04

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第一章中国光伏市场概要

1.1 中国光伏市场发展历程

1.2 中国光伏市场未来趋势

第二章光伏电站资产交易情况

2.1 中国光伏电站资产交易过往总结

2.2 日本光伏电站发展历程对于中国市场的启示

2.3 中国光伏电站资产交易未来趋势

第三章光伏电站资产交易调研

3.1 调查背景

3.2 光伏电站资产交易调查

第四章光伏电站资产交易中典型技术风险对交易的潜在影响

4.1 光伏设备的典型技术风险

4.2光伏电站建设质量典型技术风险

4.3光伏电站实际运行性能的典型技术风险

4.4 光伏电站运行维护的典型技术风险

4.5 光伏电站技术风险对交易的影响及应对措施

第五章光伏电站资产交易中的常见财务、税务、商业、估值事项及对交易的潜在影响

5.1 光伏项目财务报表主要构成及交易关注点

5.2 光伏项目估值的方法

5.3 财务质量对估值的影响

5.4 常见税务事项

5.5 商业尽职调查

5.6 财务预测

第六章国内光伏电站交易指南

6.1 光伏电站收购流程

6.2 成功光伏电站交易指南-案例分析

报告内容：

第一章中国光伏市场概要

1.1 中国光伏市场发展历程

在政策大力扶持和技术持续进步的大环境下，中国光伏市场取得了高速的发展，新增装机容量逐年提升，从2007年的0.02GW提升到2017年的53.06GW。截至2017年底，中国光伏累计装机容量达到130.25GW，在全部电源发电量中贡献占比达到1.49%，装机容量已经提前完成了国家初定的“十三五”规划目标。然而，2018年6月1日国家发改委、财政部、国家能源局联合发布《关于2018年光伏发电有关事项的通知》(业内简称为“531新政”)，直接叫停普通地面式光伏电站，控制分布式光伏规模，降低补贴力度，直接导致国内新增光伏装机容量的大幅下滑，2018年我国新增装机量仅44.26GW，同比下跌16.58%。

在2018年之前，中国光伏市场发展经历了三个阶段。

1.1.1 阶段一:2009年前，成长起步阶段

规模小: 2009年之前，中国光伏行业主要环节为电池和组件的加工出口，自身装机规模小，且无明确的光伏政策支持，每年新增装机规模小(远不到1GW)，在全国全部发电源装机中占比小于1%。

市场化程度低:

光伏发电基本属于示范阶段，行业发展程度低，没有实现市场化运作。在全部光伏项目中，80%-90%为离网项目。

1.1.2 阶段二:2010 - 2012年，初步发展阶段规模提升快: 此阶段，得益于金太阳示范工程政策的刺激，国内光伏发电开始步入市场化的进程，规模虽然不大(年新增装机容量小于5 G W )，但提升速度快，2 0 1 2 年新增装机容量较2 0 1 0 年增加了7倍左右。

政策支持力度大，推进国内市场发展:

在2008年全球金融危机后，光伏产业遭遇寒冬，再加上2012 年欧美挑起的“ 双反”，导致光伏行业出口锐减，我国及时启动国内应用市场，多部委在2009年联合出台了《关于实施金太阳示范工程的通知》，按光伏发电系统及其配套输配电工程总投资的50%给予补助，偏远无电地区的独立光伏发电系统按总投资的70%给予补助。中央财政为此共计安排了111亿元资金，支持了362个项目，累计装机规模1311MW。

政策不够成熟引发市场寻租:

由于金太阳示范工程政策属于事前补贴，市场中存在大量企业采用廉价组件通过审核以及虚假申报项目等多种方式骗取补助。2 0 1 3 年，“ 金太阳工程” 暂停，而财政补助被要求进行全面清算。

1.1.3 阶段三:2013-2017年，快速发展规模化阶段

规模大且增速快: 此阶段，得益于光伏标杆电价补贴政策的支持，国内光伏每年新增装机容量大幅提升，从2013年的12.92GW增长到2017年的53.06GW，年均增速超过40%。从国际市场来看，中国每年光伏新增装机容量自2013年起连续五年位居全球第一，并且2017年超过50%;从国内市场来看，光伏累计装机在全部发电源装机中占比从2013年的1.26%升至2017年的7.33%;光伏发电量在全部发电源中占比从2013年的0.16%提升到2017 年的1.49%。

光伏标杆电价补贴政策出台且持续调整:

2013年8月，国家发改委首次发布光伏标杆电价补贴政策，确定了不同区域的标杆电价。光伏标杆电价补贴政策开启了国内光伏行业发展的黄金时期，带动了国内光伏装机市场的快速发展。在此期间，随着技术进步带来的成本下降，政府逐步下调光伏标杆电价，由于政策生效的滞后性，带来了2016年和2017年两次抢装潮。

1.2 中国光伏市场未来趋势

2018年531新政后，光伏市场新增装机迅速萎缩。同比数据来看，531新政前，2018年1-5月合计光伏新增装机规模达到15.17GW，同比增长29.78%;而531新政发布后，2018年6-12 月，合计光伏新增装机规模29.09GW，同比降低29.69%;全年来看，2018年新增装机44.26GW，同比降低16.58%。

我们认为2018年531新政与之前多次下调光伏标杆价格的政策相比，存在的以下主要差异是导致此次市场迅速转冷的原因。2018年531政策主要的内容是限规模，降补贴。对比之前的政策，存在三点差异:1)距离上次价格调整时间短，之前价格调整政策基本上每年发布一次，而本次仅隔半年就发布; 2)未提供缓冲时间，历史价格调整政府均给予一定的缓冲执行时间，引起抢装，而本次政策立即执行;3)首次对装机规模进行了限制，“暂不安排2018年普通光伏电站建设规模，在国家未下发文件启动普通电站建设规模前，各地不得以任何形式安排需国家补贴的电站建设”。

1.2.2 中国光伏发电市场未来走势

短期来看，在光伏政策收紧，整体宏观经济放缓的大环境下，中国光伏市场呈现三大走势:1)新增装机规模有所减少(较2017年); 2)分布式光伏新增装机规模将超过集中式装机规模，成为新增贡献主力;3)光伏补贴逐渐退出市场，平价上网指日可待。

走势一:短期内，整体光伏新增装机规模减少

2017年光伏市场新增装机达到历史高峰53.06GW，2018年新增装机规模为44.26GW。基于2018年11月国家能源局召开的太阳能发展“十三五”规划中期评估成果座谈会中提到，到2020年累计光伏装机调整至250GW，预计2019年和2020年年均新增光伏装机容量在40GW左右。主要原因包括:

从需求侧来看，全社会用电量增速放缓。电力规划设计总院在《中国电力发展报告2017》中对未来三年的用电量做出了高、低两种预测方案。两种方案均显示，2018-2020年，全社会用电量增速呈逐年下降态势。低方案中，增速从6.6%下降到3.1%。高方案中，增速从6.6%下降到5%。从弃光限电看，西北五省弃光率高居不下，占据了全国弃光量90%以上，其中新疆和甘肃两个省份就占据全国63.97%，弃光率分别为2 1 . 6 % 和2 0 . 8 % 。根据《清洁能源消纳行动计划( 2 0 1 8 - 2 0 2 0 年)》的规划要求，2 0 2 0 年新疆和甘肃两省的弃光率降为10%，尚存较大的提升空间。

此外，国家核定了重点地区光伏发电最低保障收购年利用小时数，提出全额保障性收购相关要求(达到最低保障时间的予以保底收购)。根据《2 0 1 7 年度全国可再生能源电力发展监测评价报告》的统计，新疆I 类、I I 类、甘肃I 类、I I 类、宁夏I类五个地区未达到保障性收购小时要求;此外，对比日照时间，甘肃，青海，宁夏的实际利用时间不到当地日照时间的一半。随着未来这些主要光源区域运营的提升，将进一步增加已有光伏电站的发电时长，释放市场存量空间。

光伏补贴政策收缩的趋势将持续进行，2019年1月，国家发改委，能源局发布《关于积极推进风电、光伏发电无补贴平价上网有关工作的通知》，开始在全国范围推广无补贴光伏项目，将会有效抑制部分投机性开发商进入光伏装机市场。

走势二:分布式光伏成为新增装机贡献主力

2018年新增光伏装机容量中分布式占据半壁江山，预计2019-2020年新增分布式光伏将超过集中式光伏装机。我们认为主要驱动因素包括:

我国分布式光伏当前占比低。在累计装机容量中当前分布式光伏29%，远低于国外发达国家(基本上在70%左右)，并且远低于国家《电力发展十三五规划》中提到2020年达到57%的比例要求。保守估计，2020年分布式光伏在我国累计光伏装机中占比将达到40%。

国家和各地政府出台相关政策支持促进分布式光伏发展。

国家政策:由发改委、能源局出台的《清洁能源消纳行动计划( 2 0 1 8 - 2 0 2 0 年)》中明确，到2 0 2 0 年，清洁能源进一步向中东部电力市场较为平衡的地区倾斜，优先鼓励分布式新能源开发。地方政策:《分布式光伏发电项目管理办法》表明未纳入国家规模的分布式光伏由当地政府实施规模管理，截止2018年12月，19个省市已出台当地的分布式光伏补贴政策，如浙江(0.1元/千瓦时)，安徽合肥(0.15元/千瓦时)，深圳(0.4元/千瓦时)，广东东莞(0.15元/千瓦时)，江苏苏州(0.37元/千瓦时)。

当前光伏主力发电区域与主要用电区域分布不均。光伏装机靠近三北地区，截至2 0 1 7 年，西北和华北的光伏累计装机量占据65.99%。用电负荷大的地区如华东华南(用电量占比达到47.59%)，装机量占比小(20.73%)。虽然特高压线路不断扩建，但长距离输送电带来的损耗难以完全避免，而通过在用电侧新增分布式电源将更有利于利用效率的提升。

走势三:光伏逐步进入无补贴时代，平价上网指日可待自2013年光伏标杆电价补贴政策出台以来，不断出台政策下调标杆电价补贴，至2018年531新政后，基本上电价补贴下降了30 - 40%。2019年1 月7 日，国家发改委、能源局发布《关于积极推进风电、光伏发电无补贴平价上网有关工作的通知》，要求各地推广无需补贴的光伏项目并且在政策上予以相关支持，标志着光伏补贴退出舞台正式提上日程。当前，光伏电价在售电侧已经低于一般工商业用电价格;从发电侧来看，发电成本还在持续下降，2018年底第一个发电侧平价上网的项目已经成功并网，预计2022年左右实现大规模光伏平价上网。

从售电侧角度来看，绝大部分区域内光伏电价低于一般工商业电价，但低于居民电价尚需时间。I、II、III类地区光伏标杆电价有所不同，但大部分省份光伏标杆价格均低于一般工商业用电价格。在电价独立的3 2 个地区中，有2 5 个地区的光伏标杆电价低于一般工商业电价。但是同地区中光伏标杆电价与居民电价还有一定差距。32个省市地区中，仅有甘肃的光伏标杆电价低于居民用电平均价格。

从发电侧来看，光伏成本价格预计到2022年左右可达到燃煤标杆电价。根据大唐集团数据，2012到2017年，光伏发电度电成本下降了55%;2018年到2023年，预计光伏发电成本持续下降，由2018年的0.43元/千瓦时下降到2023年的0.32元/千瓦时。而燃煤标杆电价预计在未来一定时间内维持在0.36元/千瓦时左右。我们预计，到2022年左右光伏发电成本接近燃煤标杆电价，为实现发电侧平价上网奠定基础。此外，在光伏领跑者计划实施竞价上网的模式下，2018年青海格尔木光伏领跑者项目已经报出0.31元/千瓦时的并网电价，电价较当地燃煤标杆电价低0.015元/千瓦时，成为国内首个光伏平价项目。

中长期来看，以太阳能为主的绿色能源仍将是能源结构调整的重点方向，国家也在逐步出台更多扶持绿色能源的政策，包括售电侧的逐步改革、绿证机制、绿色能源的配额制管理等，这些均将在中短期内促进光伏市场的回暖和进一步发展。而在中长期，国内新能源技术及输配电网市场化机制的不断进步也将成为行业发展的长期动力。

第二章光伏电站资产交易情况

2.1 中国光伏电站资产交易过往总结

2013年-2017年，中国光伏电站行业交易较为寡淡，普华永道观察主要原因包括:

在国内并购领域，1 )市场历年增量较大，各类企业均以项目开发建设作为业务开展重点，交易并非主流光伏企业的发展重点，市场交易以路条为主;2)资金充裕的大型国有电力企业自身质量控制体系严谨而封闭，对于并购已建成项目有较强抵触心理;3)民营企业并购整合需求尚未明确;4)新能源投资基金尚未兴起，投资结构和回报预期尚不明确。

在跨境并购领域，1 )国企尝试在海外收购光伏项目，但由于不熟悉当地政策以及海内外光伏项目回报有差异，导致成功案例较少;2 )民营组件厂商在海外( 主要是新兴市场)的开发项目多复制国内模式，采用项目开发带动组件销售的绿地开发模式;3)民营电力企业一般无法接受成熟市场的投资回报，相对比较保守。

国内光伏电站资产交易市场在531新政后呈现爆发性增长: 531新政前，光伏电站市场多以新增投资装机为主，基于存量的收并购交易相对不够活跃;531新政后不到半年时间内，交易数量、金额和容量超过了前三年的总和，共计完成11起交易，交易容量1,295MW，交易金额接近90亿人民币(未披露容量或金额的项目只统计在交易数量中)。

2018年发生的交易以同行业并购方为主，卖方多为实力相对较弱的光伏企业:受531新政的影响，部分规模较小的光伏电站投资运营方，自身债务、盈利承压较大，通过出售电站资产谋求快速退出。2018年531新政后至9月末的11起公开披露的光伏电站交易明细见下表。

2.2 日本光伏电站发展历程对于中国市场的启示

日本光伏电站市场发展经历了从新增市场向交易市场的转变。2016年前，日本光伏市场以新增装机为主，每年新增光伏装机从2007年的0.02GW，连续8年增长，到2015年光伏新增装机达到历史最高为10.85GW;与此同时，市场中光伏电站资产的收并购交易相对不够活跃，每年的交易量小于40MW。2016年起，日本光伏市场进入了以交易为主的市场阶段，2016年和2017年新增光伏装机规模逐年下降，从2015年的顶峰降到2016年的8.6GW和2017年的7GW;但与此同时，光伏电站收并购交易市场开始活跃起来，2016年交易量接近100MW，2017年更是超过了250MW，较之前的水平增长了近5倍。

日本光伏电站市场的转变主要是受光伏补贴FIT(Feed-in Tariff)政策的调整变化影响。FIT政策于2012年出台，规定大于10kW光伏系统上网电价为40日元/千瓦时，补贴20年;不足10kW的光伏系统上网电价为42日元/千瓦时，补贴10年。高补贴刺激了新增市场的大量投资开发，随着光伏发电成本的逐步降低，FIT补贴政策平均每年下降3-4日元/千瓦时，到2016年补贴价格已经降至了最高峰的~60%(这与我国531新政后执行的最新光伏标杆电价与最高峰时的比例相近)，当前仅为最高峰的一半左右。

日本经济产业省表示，削减补贴有助于减少FIT补贴的公共负担，否则这些补贴会被无效率的转嫁到消费者身上。与此同时，日本经济产业省对实际运营的电站数量不满意。来自该部门的数据显示，2012财年批准的电站中有23%未运行，2013年批准的49%以及2014年批准的59%也未运行。2017年，FIT认证从“设备认证”改为“项目计划认证”，同时导入太阳能竞标制度，对容量2MW以上的大型光伏项目采用招标模式并网，希望透过竞标制度来推动降价。投资者热情放缓，对光伏新增装机市场也有一定影响。

2.3 中国光伏电站资产交易未来趋势

判断一:中国光伏市场将逐步从增量市场向交易市场发展，行业集中度和整合会进一步提升。

从国内市场来看，目前光伏发电市场集中度较低，前十大光伏电站运营企业装机占比30.28%。对比火电行业，华能、华电、国电、大唐、国电五大发电集团装机占比51.36%。在未来光伏新增装机容量放缓的情况下，排名靠前的企业将更多采用收并购的方式获得装机规模的提升。此外，众多之前因行业补贴等原因进入市场的中小玩家，一方面受国家补贴兑付延后无法及时收到补贴，另一方面自身专业经营能力不足，运营至今现金流压力较大，未来大概率通过出售资产的方式实现退出。

参考日本经验来看，在光伏补贴价格下降到最高峰的40%左右时，市场从增量向交易转变，而531新政之后，我国光伏标杆电价较最高峰下调了3 0 % - 4 0 % ，已经达到临界值附近。

判断二:普通地面光伏电站趋于行业规模化整合，分布式光伏电站交易将呈现多样化发展

集中式光伏市场:主要的交易特征是行业内资金、专业运营能力更强的大中型光伏电站企业或资金能力强的金融机构，收购部分经营不善的中小企业电站资产。

主要原因在于:集中式光伏项目规模通常较大，从项目申请、建设开工、申请补贴到后续运营退出，生命周期跨度大，除了对专业运营能力要求高外，对融资能力同样提出了高要求(低资金成本)，尤其考虑到政府补贴获取周期长(通常3 - 4 年时间)的现实条件，能力弱的投资运营方在项目现金流上将面临巨大的压力。

我们以一个装机容量为40MW，年有效发电时间1,050小时的光伏电站进行投资测算模拟(总投资额2亿元，总融资额1.6亿元，利率8%，融资年限为10年)，分两种场景(场景一:非限电地区;场景二:限电20%)，发现在获得补贴前，电站投资运营的前4年现金流压力巨大。

分布式光伏市场:市场中的交易方会更加多元化，除了传统光伏电站企业外，还包括基金、金融投资机构(看重优质项目投资回报)、跨行业进入者(如部分500强非能源企业，通过投资光伏市场，兑现投入绿色能源的社会承诺)、园区/大中型制造业企业(通过分布式光伏获得能源成本优势)等。此外投资方式同样呈现多元化，除了传统的收并购外，还包括成立合资公司等方式。

较多分布式电站存在商业或类商业售电，而储能可以有效解决发电和用电方的峰谷值错配问题。“分布式光伏+储能” 目前在国内的发展还处于起步阶段。对“分布式能源+储能”系统予以扶持是发达国家通行做法，如德国对“分布式光伏+储能”给予低息贷款和直接补贴，补贴额覆盖20%以上的初始成本，目前家庭分布式光伏数量超过150万套，储能系统超过1万套;日本、英国等国家也推出了财税和补贴政策，推进规模化发展，促进成本的快速下降。

根据普华永道的观察，随着分布式光伏电站装机在能源供给中的逐步升高，光伏组件和储能系统成本的逐步下降。“分布式能源+储能”必然成为未来趋势，但投资者必须从技术和财务回报的双重观点评估系统可行性，避免投资风险。

判断三:光伏项目融资方式将逐步成熟

国内光伏电站项目由于规模较大，生命周期跨度较长，一般项目层面投资回报期为8到12年。因此考虑偿债覆盖的风险系数，债务端通常需要有更长久期长期金融负债予以匹配。此外，由于国家补贴拖后等原因，光伏项目在商业运行的前三年一般面临着难以覆盖等额本息还款的压力，因此需要借助集团关联方资金或外部长期过桥贷款支持。在实践中，光伏项目融资主要依赖于国家开发银行的政策性贷款和部分专业融资租赁公司提供的针对光伏项目的长期融资租赁。

而在国际发达市场，较为普遍的融资方式除股权融资外，还包括针对光伏资产特性的债权融资工具、资产证券化市场及活跃的夹层工具投资者。随着国内市场投资者的多样化及金融创新的推进，诸多金融机构正在研究推出适合国内光伏资产的债权及类债权融资产品，在私募基金市场也有部分领先机构尝试设立基金参与股权和夹层融资市场。

不过，行业评估的专业化水平是融资工具的发展重要前提。在提供和获得融资的过程中，双方都必须建立科学的财务预测模型及完成必要的尽职调查活动，以规避风险，同时合理规划产品现金流与久期匹配。普华永道也希望与行业参与者分享自身经验，提升财务预测的专业性，以利于企业完成融资对接。

第三章光伏电站资产交易调研

3.1 调查背景：略

3.2 光伏电站资产交易调查

第四章光伏电站资产交易中典型技术风险对交易的潜在影响

光伏电站资产交易过程涉及的风险很多，主要可归纳为技术、财务及商务三大类风险。其中技术风险又集中反映在电站设备、项目管理、系统性能和运行维护等方面，这些风险将会影响到电站系统的安全，质量整体性能和发电量。

在诸多考虑因素当中，光伏电站发电量的高低往往是资产交易及最终定价的重要一环，也是潜藏风险最多的一环。看似简单的数字背后却涉及到自电站设备生产，经由设计，施工到组装调试进入长期运维的漫长环节。任何单一要素都是保障电站收益的重要组成部分，但又非最终优异表现的充分条件。因此，只有在众多环节中发现风险、把控风险、降低风险，才可以使光伏系统中的每一要素发挥协同作用，最终将温煦的阳光源源不断地转化成清洁的绿色电力。

因此，在光伏电站资产交易过程中进行必要的技术尽职调查，识别和分析来自电站生命周期每个阶段和层面的各种潜在的技术风险，评估这些技术风险对光伏电站质量，性能和安全方面的影响以及对电站交易的影响，都至关重要。在设备层面，光伏电站需要优质可靠的组件、零部件、逆变器等设备来构建整个光伏系统的基石。具有了优质的设备，下一步则需要合理的设计来因地制宜地对设备进行搭配，同时需要优秀的施工质量来落实设计想法和展现设备性能。在形成了电站资产后，还需要进行定期的日常维护，及时排除安全隐患，保持电站始终处于良好的性能状态。根据TÜV莱茵的尽职调查案例统计，大部分的技术风险集中在设备质量( 组件、零部件、逆变器)及施工质量上，电站设计及选型也存在一定比例的风险，前两层的问题又影响到系统性能，同时增加了运维难度。

在光伏电站的技术尽职调查中，判断技术风险对电站交易的影响主要借助四个步骤，即风险识别，风险评估，风险管理和风险控制。

风险识别:采用专业的风险识别方法和工具，在技术尽调中识别光伏电站在各阶段形成的潜在风险。风险评估:基于光伏电站技术风险矩阵，对识别到的具体技术风险进行详细的评估和分析，给出相应风险对电站性能，发电量，发电收益和安全的影响意见。风险管理:针对不同技术风险的来源(各个阶段)和风险特征，以及对发电量和发电收益不同的影响，给出光伏电站后期运营维护对这些电站管理方式的建议。风险控制:基于对风险的识别，评估和管理，通过各个阶段的具体风控解决方案，实现对分布式光伏电站的风险控制。

其中关键的步骤是对技术风险的识别，只有准确的发现并识别风险，才能更好的评估风险，图4.2 为光伏电站技术风险矩阵的示意图，分别给出了不同设备在光伏电站资产形成过程中一些典型的技术风险示例。在后面的介绍中，TÜV莱茵会基于关键设备和特定阶段一些典型的风险环节进行细致的解读。

4.1 光伏设备的典型技术风险

光伏系统由组件、逆变器、支架、线缆、其他辅材等硬件系统以及数据采集、分析等监控软件系统构成。光伏电站设备层中设备的可靠性问题是电站交易最典型的技术风险，其中，光伏组件、零部件、逆变器等设备由于投资占比高、失效率高及故障影响大等特点，成为整体设备可靠性问题的重中之重。在光伏电站资产交易的过程中，对光伏组件，逆变器和零部件的技术尽调对于光伏电站重大技术风险的识别和评估非常重要。在技术尽调过程中，主要通过以下检查和评估来识别关键设备的技术风险。

光伏设备技术文件和数据的审核评估光伏设备一致性和安装质量检查光伏设备质量和性能的检测评估

4.1.1 光伏组件光伏组件是光伏电站最关键也是最核心的部件，组件的质量，性能和安全对光伏电站整体的性能和可靠性至关重要。同时，组件也是光伏电站整体资产中占比最大的关键设备，虽然在过去十多年光伏行业的快速发展和进步中，光伏组件的价格一直在大幅度下降，但组件的成本在整体电站的投资中仍然占比最大。对于电站的持有者和收购方来讲，首先要确认的是电站中采用的光伏组件满足最基本的质量，性能和安全要求，也就是要求组件必须在户外长时间的工作过程中，保证其具备可靠性，耐久性和安全性，有可持续稳定的功率输出。

基于TÜV莱茵通过以上对组件的技术尽调，识别出在电站资产形成各个阶段中组件的技术风险。图4.4 给出了光伏组件在光伏电站中的技术风险矩阵，可以看到光伏组件在电站整个生命周期中不同阶段的各种风险, 同时，图4.5 也给出了电站现场组件前十的技术风险损失量化分析，可以看到针对不同损失对应的维修替换费用以及损失发电量费用。

下面针对光伏电站中应用的几类典型技术风险以及对电站交易的影响进行探讨和说明。光伏组件典型技术风险风险一组件及扩展原材料未经认证

在光伏电站中，光伏组件典型的一类技术风险是光伏组件没有经过认证，以及光伏组件中使用的原材料和零部件没有进行扩展认证和报备。如果光伏电站资产存在这类问题，光伏组件则无法满足基本的质量，安全，可靠性和耐久性的要求，光伏电站在后续长期运行的过程中，有可能会发生由各种失效问题，影响电站的性能和安全。

因此，在进行光伏电站资产交易的过程中，一定要通过技术尽职调查，确认光伏组件的认证情况。目前，国际上对光伏组件的质量认证主要是两项标准，一个是光伏组件的性能鉴定定型标

准IEC 61215，另一个是光伏组件的安全标准IEC 61730，光伏组件必须通过该两项标准的测试和认证评估。

图4.6 给出了TÜV莱茵自2016年至今针对以上两项标准更新(2016版)完成的1412次测试中的统计数据，总失效率为4.18%，总计59次测试失效。通过这些测试的失效统计可以看到，每个测试项目的失效主要集中于和可靠性以及安全性有关的B序列、热斑、机械载荷和环境测试。如果这些未能通过测试认证的组件应用于光伏电站上，后期出现失效的概率会非常高。

另外，通过认证的组件在后期扩展原材料时，同样需要经过扩展认证，避免出现由于新扩展的原材料和组件原来结构组合不匹配不兼容造成的组件性能下降，甚至测试失效。如图4.7 所示是组件扩展新背板材料时的测试失效情况，使用了新背板的组件在测试过程中出现了大面积的分层。这样的组件在长期运行过程中会给电站的运行带来很多问题。

光伏组件典型技术风险二:组件选型未考虑特殊应用环境（略）

光伏组件典型技术风险三:安装和运维风险（略）

4.1.2 光伏逆变器

在一个典型的光伏系统中，作为核心器件之一的光伏并网逆变器，其功能是将光伏阵列中产生的直流电能逆变成交流电能后馈入电网。逆变器的质量和性能对光伏电站的影响同样至关重要。光伏并网逆变器作为光伏发电系统中的一环，其设计的安全性，可靠性及适用性会极大程度影响整个发电系统的安全性能及经济收益，是必须要给予充分重视的核心元器件。

应用于光伏发电系统中的光伏并网逆变器，其核心参数包括M P P T 效率，转换效率，电能质量等。M P P T 效率( 最大功率点跟踪效率)指在一定周期内光伏逆变器获得的直流电能与理论上光伏阵列在该周期内工作在最大功率点提供的电能的比值。

转换效率是指在一定周期内光伏逆变器交流输出侧的电能与直流输入侧的电能比值。电能质量指逆变器输出馈送到电网的电能质量，包含了谐波和波形畸变、电压波动和闪变、功率因数、三相电流不平衡度及直流分量。

为了充分了解逆变器的技术风险，对逆变器的技术尽调，主要通过以下的检查方式和手段，来评估电站采用的逆变器的质量，性能，可靠性和安全。

光伏逆变器的技术文件和数据的审核评估

- 逆变器技术协议

- 逆变器认证测试报告

- 逆变器出厂测试数据光伏逆变器一致性和安装质量检查- 设计图纸

- 逆变器安装说明书

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基于TÜV莱茵通过以上对逆变器的技术尽调，识别出在电站资产形成各个阶段中的技术风险。图4.10 给出了光伏逆变器在光伏电站中的技术风险矩阵，可以看到光伏逆变器在电站整个生命周期中不同阶段的各种风险。下面会针对光伏逆变器几类典型的技术风险进行探讨。

光伏逆变器典型技术风险一:逆变器未经认证

同光伏组件一样，如果逆变器未经认证，那么对电站的可靠性和安全性也会产生极大的影响。考察和评估一个光伏电站中使用的逆变器质量可靠性，首先也是看逆变器是否满足最基本的质量和性能要求。不同的国家对光伏逆变器市场准入的标准要求是不同的，下表给出了光伏逆变器主要国家的准入要求。光伏并网逆变器作为发电系统的一部分，其国际市场准入不仅需要涵盖安规及电磁兼容的要求，也需要兼顾对电网保护及支撑的要求。针对在中国建设的光伏电站中使用的逆变器需要满足标准NB/T 32004- 2018。

光伏逆变器典型技术风险二:逆变器降额

当逆变器发生由于设计和安装造成的过热问题，如通风散热不良，风扇故障，阳光直射等，逆变器会无法按照额定功率满功率运行，这种情况下的逆变器降额是为了在过热的情况下保护半导体元器件。在极端情况下，逆变器的降额运行还会造成停机。

光伏逆变器典型技术风险三:最大功率点跟踪(MPPT)问题最大功率点跟踪问题，是逆变器的另一类典型技术风险。如果在逆变器制造阶段和认证阶段，逆变器的软件架构没有满足相应的技术要求，那么逆变器的软件将无法正常运行MPPT功能，在不同的气候条件和不同的最大功率点下，会造成最大功率点追踪不精确的问题，从而造成较大的发电量损失。

4.1.3 光伏零部件和原材料

与光伏组件相比，零部件成本虽然占比不高，但由于涉及材料部件众多，搭配复杂，一旦失效导致的后果同样严重，对整个电站的可靠运行和安全性同样影响巨大。

在光伏电站的技术尽调中，对零部件和原材料的识别主要通过对其他关键设备的检查和测试来进行。通过TÜV莱茵对光伏电站的技术尽职调查，零部件和原材料的风险主要如下:

零部件原材料未经检测认证零部件原材料错误的使用和安装零部件原材料错误的配置零部件原材料的紫外老化问题线缆载流能力不够零部件原材料的腐蚀问题

光伏零部件原材料典型技术风险一:未经认证和检测光伏电站关键设备中的各种原材料和零部件也需要通过相应的质量，安全和可靠性测试及认证。右面给出了一些主要的光伏原材料和零部件的标准。如果相应的零部件和原材料没有经过相应的认证和测试，则后期对光伏电站的安全和可靠性会产生很大的影响。

光伏零部件原材料典型技术风险二:不同品牌型号的连接器互配

国内光伏电站中经常存在不同品牌型号的连接器在施工安装过程中互插，这种方式会给光伏电站带来极大的安全隐患。不同品牌型号的连接器，是无法在技术上完全保证尺寸规格，原材料，生产工艺和制作过程完全一致，而由这些不一致造成的任何细小差异，都会在光伏系统正常工作中反应出来，如电极尺寸和材料不一致造成的接触电阻增大，从而造成温升和发热问题，严重的情况下，甚至会造成有连接器过热引起的起火。

光伏零部件原材料典型技术风险三:线缆载流能力问题

在项目前期开发及设计阶段时，在基于整个系统配置和排布的前提下，如果线缆载流能力的计算不当，配置的线缆载流能力不足，这样当系统的电流超过线缆的额定电流时，会出现较大的线损，从而造成发电量的损失，同时，线缆在这种情况下还会发生过热，存在起火的风险。

光伏零部件原材料典型技术风险四:紫外老化问题

光伏系统中的很多原材料和零部件在光伏电站的整个生命周期内都会长期在户外使用，如果这样的原材料和零部件不具备抗紫外的特性或者没有防止阳光曝晒的保护，这些零部件和原材料会很快发生由于紫外老化造成的损坏，从而引起相应的安全和系统性能问题。因此针对这些零部件和原材料，需要具有抗紫外老化的特性或在安装时提供防止阳光直射的保护。

4.2 光伏电站建设质量典型技术风险

施工建设阶段是光伏电站资产形成的最关键阶段，施工建设质量对最终形成的光伏电站资产和寿命周期内的安全稳定运行至关重要，在施工建设过程中存在和造成的问题，最终都会影响光伏电站的质量，安全和发电性能。因此，在光伏电站资产交易过程中，需要通过技术尽职调查识别和发现在施工建设过程中形成的技术风险。

对光伏电站施工建设质量的尽职调查，主要通过以下的方法和手段进行:

文件检查和评估:

通过对光伏电站资产的相关文件进行检查和评估，来识别和发现相关文件的各类技术风险。

设计审核和评估:

通过对形成的电站资产的原设计方案和最终建成电站的考察和评估，来识别和评估由于设计问题造成的各类潜在技术风险。

施工质量检查和评估:

通过对电站资产现场各关键节点和关键设备的施工工艺和质量的检查，来识别和评估由施工过程造成的各类潜在技术风险。

在光伏资产交易中TÜV莱茵作为技术尽职调查服务提供商，通过对以往的光伏电站技术尽职调查的结果进行分析，国内很多光伏电站都存在建设质量参差不齐;部分光伏电站的建设质量问题凸显，甚至严重影响电站运行安全。以下会从文件，设计和施工质量三个方面来探讨相关的技术风险。

详情：略。

4.3 光伏电站实际运行性能的典型技术风险

整体性能优秀的电站应当在设计及施工阶段充分考虑环境影响，因地制宜制定计划，才能够使设备高效运行，共同发挥协同作用。任何一个环节的忽视都将导致电站发电量不及预期，从而直接影响投资收益。而考察电站的发电性能需要通过发电量预测或实际数据分析完成。

发电量预测是通过考察电站的地理选址、设计排布、设备性能、场区环境等因素，同时结合辐照数据、斜面辐照转换算法、设备公差一系列因素，经过专业软件建模、处理、计算而得到的对电站未来发电量的预期值。由于涉及的环节和因素众多，最终结果会存在一定的不确定度，其中主要不确定度来自与气象辐照数据。因此，根据最终不确定度，将得到发电量的概率分布值。

例如，通常所说的某电站P50数值为1150kWh/kWp/yr，意为该光伏电站每年等效发电量达到或超过1150kWh/kWp/yr的概率为50%(P75、P90同理)。因此，P值越高，达到或超过的概率就越高，预测的结果就越保守。交易中采用保守的预测结果通常能

带来较高的安全边际。交易双方可以按照电站已有发电数据，在预测后进行对比分析，同时结合各自风险偏好，约定选用合适的概率值结果。

长期以来，无法将尽调中发现的技术风险进行量化是困扰光伏投资行业的痛点之一，为此TÜV莱茵基于长期丰富经验及强大的检测能力，将其中部分风险进行量化，结合现场实际，尽可能降低发电量预测过程中场区环境、设备性能等带来的不确定性，进而修正预期发电量，给出更贴近于实际性能的发电量估算。

设备质量及选型风险是电站系统性能表现不理想的常见原因之一，也是不确定度的主要来源之一。在TÜV莱茵的尽职调查中发现，某一位于安徽的某水面电站在实际运行中，三种不同的组件性能表现差异巨大。B型组件在4月初运行时，发电量与另外两种组件相差不大。随着时间推移，B型组件的发电性能逐渐下降，半年后，相比A型与C型组件，性能下降已超过15%。进一步测试分析后，发现B型组件不适用于高湿度的水面电站，环境中的高浓度水汽导致了B型组件产生严重的PID效应。

基于以上测试分析及风险量化，在传统发电量测算及收益测算时，应对该电站B型组件所在的方阵区域发电量作必要的修正，否则B型组件所在区域的发电性能将被高估15%。

此外，若项目选型前期能够结合组件Data Pack测试，就能提前充分知晓组件细节性能，避免此类问题发生。

随着分布式电站增多，工商业屋顶选址的特殊性导致项目在运行中将不同程度受外部环境及物体阴影的影响。虽然大部分项目会在设计之初对阴影进行避让，仍有部分项目在运行时受较大影响。传统的电站尽调及发电量预估只能定性分析及给出遮挡照片。TÜV莱茵结合现场勘查及基于PVsyst的建模能定量反映出阴影对最终发电量的影响。

在对某一位于福建的工厂屋顶1.58MW 的项目进行勘察和建模分析后发现，该项目阴影可能会在运行时造成损失。如果没有准确定量的对阴影的专业估计，传统预测方法将对电站性能高估2.26%。

4.4 光伏电站运行维护的典型技术风险

运行维护是光伏电站整个生命周期中时间占比最长的一个阶段，亦是对光伏电站发电量和收益影响较大的一个阶段。作为电站资产技术管理的核心内容，电站的运行和维护(以下简称运维)管理基本涵盖了所有的电站日常管理工作(见图4.18 电站资产管理架构图)。就单个光伏电站来说，光伏电站的运维水平高低在很大程度上决定了电站资产的优良，进而在很大程度上会影响电站资产的交易价格。

在光伏电站资产交易的过程中，需要通过技术尽职调查来评估光伏电站在运营中存在的风险，既要了解光伏电站运行维护的历史和现状，发现和排除影响光伏电站资产长期收益的隐患，还需要对现有的运维公司和运维团队进行考察和评估，从而决定在电站资产交易后是否需要沿用或者更换运维公司/团队。因此，对光伏电站的运维情况进行评估以及对运维公司/团队的管理水平进行考察成为电站资产交易技术尽职调查的主要内容之一。

国内光伏电站的运维现状

在德国莱茵TÜV所进行的针对光伏电站运维的评估中，发现一些普遍存在的电站运行和维护问题。下表给出了基于德国莱茵TÜV 的经验所总结的目前国内光伏电站的运维现状和部分典型问题。

不难看出，目前国内光伏电站的运维问题主要集中在行业整体对运行维护的认识和认知上。普遍的来说，业内(不管是行业标准制定者还是运维服务商亦或是电站资产资方/持有者)缺乏对运维服务范围和要求的统一且清晰的界定，缺乏具有引导力和指导性的行业规范和标准。近几年光伏行业内陆续颁布了数本与光伏电站运维相关的标准(见下表)，但这些标准本身的内容还不够完善，且标准本身的可操作性以及各标准的衔接性都有所欠缺。

基于上述介绍的国内光伏电站运维现状，结合在光伏电站实际运行维护中存在的各种各样的技术风险，下面就电站资产交易在电站运维环节的部分突出风险进行介绍。

光伏电站运维典型技术风险一:无法有效覆盖电站前期问题及各种差异

光伏电站运行维护典型技术风险二:运维服务商水平参差不齐

4.5 光伏电站技术风险对交易的影响及应对措施

在对光伏电站资产交易进行的技术尽职调查中，会给出很多关键的技术风险评估以及对电站交易产生的相关影响下表给出了一些技术风险对电站交易的影响及可能的应对措施。

第五章光伏电站资产交易中的常见财务、税务、商业、估值事项及对交易的潜在影响

在过去三年，普华永道中国电力交易团队在超过500个光伏和风电资产交易的财务顾问、财税和商业尽职调查及估值服务中积累了大量的实战经验。在此，我们希望可以通过对于各类交易的实战经验分享，帮助中国光伏投资者在未来交易中规避风险，获得稳定的投资回报。

5.1 光伏项目财务报表主要构成及交易关注点

5.1.1 固定资产

对于光伏电站项目而言，通常资产负债表中所占比重最大的一项便是固定资产，通常可以占到总资产的60%以上。如果项目还处于建设期，则体现为在建工程或预付工程款。

交易中主要关注点:交易尽职调查过程中，普华永道建议根据各建设阶段的资本支出类别，分项查看合同，核查入账价值是否完整及准确。通常需关注历史及未来期间资本支出及融资安排是否可以支持后续资本支出。并可以通过分析每兆瓦建造成本来比较各电站的单位建造成本，分析其合理性。

5.1.2 金融负债

由于光伏电站项目回收期长，前期投入成本大，故电站一定会考虑建设期与运营期的融资安排。一般融资手段有银行借款、关联方借款、发行债券等。对于长期债务，一般企业会与银行约定一个浮动利率，在金融比较发达的市场会通过利率互换等金融衍生工具来对冲借款利率波动风险。

交易中主要关注点:由于一般光伏电站的资产回收期一般为8 - 1 2 年，而国内光伏项目负债端债务期限很大程度上取决于项目开发企业的自身融资能力，因此债务和资产的久期匹配通常是收购方需要关注的重点事项之一，项目债权的可持续性偿债备付率及资产负债率通常是其中的重点关注指标。此外，融资成本对现金流的影响、融资安排的还款计划、交易后控制权变更带来的潜在对融资安排的影响、相关金融工具的会计处理等也是交易中的典型关注内容。

5.1.3 运营资金

光伏电站的应付账款主要包括建设期的应付工程款及各类设计咨询费，及运营期的运维款项和其他运营相关的款项。对于一般项目而言，应付账款组成结构稳定，相应账期也较为稳定。相对而言，应收账款的情况则要更复杂一些。光伏项目的应收账款主要为向电网或客户供电的应收电费，或者应收政府补贴款等。应收电费的对手方为电网，付款较为稳定，账期通常在30-50天。而国内光伏项目政府补贴通常为收入的主要部分、补贴款账期可达1-3年，故应收账款的周转直接影响到运营资本和经营性现金流的规模。

o交易中主要关注点:普华永道建议应在收购计划中重点考虑收购后应收账款周转天数变动对未来现金流的影响。在已获得国家补贴资格的情况下，如果应收账款周转天数过长，在收购中可能需要考虑额外的过桥融资。如项目没有或尚未确认国家补贴，则需要重点关注应收账款的可回收性及购电方的未来用电及支付能力。

5.1.4 收入

供电收入:国内陆面电站项目由于目前执行的是固定电价补贴，因此收入构成的量价因素较为简单。而典型的发达国家PPA项目则会考虑售电合同的价格锁定期，在价格锁定期后按市场电价调整，供电收入受到实际供电量和市场电价的双重影响。

交易中主要关注点:通常需要了解电价调整机制，并与供电量结合，分析量价变动对收入的影响，辨识出影响收入变动的关键驱动因素。在数据维度允许的情况下，可进一步分析按地区的供电量及收入，从财务数据角度了解各地区的实际供电情况。

补贴收入:由于光伏行业对政府补贴的依赖程度大，补贴收入在总营业收入中一般也占据较大比重。但同时，补贴收入存在申请及发放周期长，账期较长等特点。

交易中主要关注点:需要关注补贴收入的发放进度以及政策性影响等，以及国内个别地方性补贴是否存在一次性的补贴收入影响未来的可持续性损益。

5.1.5 成本和费用息税折摊前利润以上:主要包括光伏企业的人工成本、外包运维成本、租金费用等。如果房产为项目自有，则费用可能体现为自有房产的折旧费用。

息税折摊前利润以下:主要包括光伏企业的固定资产折旧费用、前期研发费用摊销、融资成本、非经常性损益等。

交易中主要关注点:普华永道建议投资人需要关注租金等已承诺的后续支出对未来现金流的影响、是否存在一次性费用成本影响未来的可持续性损益、是否存在漏记的成本费用分摊等。

5.1.6.现金流光伏电站是一种以一次性现金流出换来未来长期现金流入的类固定收益投资。因此，在发达市场，较之国内较为重视的利润回报，投资者通常更为关心光伏电站投资的现金流回报。在目前国家补贴存在较长账期的情况下，利润向现金流的转化是财务关注的核心问题之一。

金融工具的实际价值:在发达国家光伏市场，融资银行通常关注运营性现金流中的运营资金及融资性现金流的变动是否能够实现长期平衡。如二者无法实现平衡，则应重点关注缺口大小及融资手段，以保持交易结束后债务履约。运营性现金流对于债务偿还能力的覆盖(DSCR，debt service coverage ratio)通常是最值得关注的财务指标之一。

5.2 光伏项目估值的方法

光伏项目估值的方法包括收益法和市场可比法两大类。通常，考虑光伏项目因地制宜的特性，估值实物中通常采用收益法作为主估值方法，兼以市场可比法作为副证。在估值的过程当中，我们通常建议估值的基准日与尽调的基准日相同，以保证财务模型和估值与项目历史的延续性。

详情：略。

5.3 财务质量对估值的影响

在集团构架上，光伏项目通常为一个电站成立一个子公司。项目的一大特点是项目子公司数量众多，大型项目甚至可达几百家子公司的规模。财务数据作为估值基础，其可靠性显得尤为重要。交易的财务尽职调查过程中，不仅需要通过审阅合并报表口径的财务数据，了解项目的整体规模和经营情况;而且，出于估值对财务数据的精度要求，也通常需要取得并审阅各个子公司的财务报表以及各科目明细数据，故需审阅的财务数据量较大。

其中，由于光伏项目的估值模型直接基于财务尽职调查后的资产负债表获取数据，而收入成本等数据往往通过技术尽职调查口径取数，所以从估值角度而言，光伏项目的资产负债表相较于利润表更为重要。而利润表方面，虽然估值模型并不完全基于历史利润表数据，但在交易中可以通过一些对历史经营情况的正常化调整，模拟历史期间正常独立运营情况下的光伏电站经营情况，为预测交易后的未来经营情况做些参考。

5.4 常见税务事项：详情略。

5.6 财务预测

在普华永道经历的数百个光伏项目的并购当中，财务预测对于光伏电站项目的估值以及未来融资安排都起着至关重要的作用。光伏电站项目的财务预测一般基于技术尽调、财务尽调、商业尽调、法律尽调等确认的假设进行编制。由于光伏电站的未来运营参数的可预见性通常强于制造业企业，其预测周期通常在1 5 - 3 0 年。较长的预测期也带来了预测模型结构的复杂性。在实际编制过程中，预测因素和历史延续因素的平衡通常是较为棘手的问题之一，因此，普华永道通常建议财务模型使用与尽职调查相同的基准日。

详情略。