先发行RWA，再拥抱EnergyTS，新质生产力将增强协鑫能科管理能力

摘要：去年12月，协鑫能科以湖北、湖南两省82MW户用光伏项目为底层资产，携手蚂蚁数科发布了国内首单也是国内规模最大的一单RWA（可以在区块链上以数字代币的形式表示的物理或传统金融资产），回笼资金约2亿元。

电力企业大额固定资产投资较多。若企业欲保持成长，就要适当保持固定资产投资强度，从而导致有息负债净额较高。

（iFind）

在iFind上查询可知，众多电力企业资产负债率都在60%+甚至是70%+，具有典型的重资产特征。

众所周知，地产企业可通过发行REITs的方式，既让投资者获得稳健的投资回报，又让地产企业获得了一笔不错的现金流，降低有息负债，以便企业长期健康发展。

电力企业有与地产相似之处，即手握大量的固定资产以及负债率偏高。协鑫能科等电力企业其实同样可以盘活持有的固定资产，以实现高质量发展。

01 协鑫能科联合蚂蚁数科发行RWA增强自身造血能力

去年12月，协鑫能科以湖北、湖南两省82MW户用光伏项目为底层资产，携手蚂蚁数科发布了国内首单也是国内规模最大的一单RWA（可以在区块链上以数字代币的形式表示的物理或传统金融资产），回笼资金约2亿元。

协鑫能科“鑫阳光”户用光伏可通过内置可信SDK的智能终端实时采集发电数据，结合区块链技术实现全生命周期存证，为境外投资者提供透明可信的资产收益信息，大幅降低了光伏资产的融资门槛。

预计在不久的将来，协鑫能科可将“光伏+区块链”模式复制至充电、储能等场景，发行更多的RWA以增强内生造血能力，从而获得比其他电力企业更多的货币资金和更明显的总成本优势。

02 协鑫能科应用EnergyTS缩减预测偏差损，增厚净利润

3月26日，由协鑫能科、蚂蚁数科在苏州联合发布时序大模型一体机EnergyTS的首个光伏场景探索应用，助力提升电力资源开发运营效率和衍生服务的收益率。

肯定有人要问了，何谓时序大模型？

新能源光伏和风力发电环节，容易受到太阳辐照、风速、云量、温度、设备性能等多重因素影响，存在发电效率不稳定的问题，进而产生用电供需不平衡、电价波动剧烈、储能调度收益低等衍生风险。而通过需求预测能更精准的预判发电量等数据，对光伏电站的投资选址、行业收益评估、储能调度运营效率、资产风险管控等环节起到了关键的作用。

电力行业的需求预测方法有时间序列分析、回归分析、其他预测方法（灰色预测、神经网络、组合预测）等。其中时间序列分析是基于时间序列数据进行预测的方法。而EnergyTS是专为新能源行业定制的能源电力垂类时序大模型。

EnergyTS融入了能源行业专业知识，并基于海量跨行业、多模态数据训练，能广泛用于光伏发电、风力发电、储能、微电网、电力交易、虚拟电厂等多个场景。 EnergyTS无需额外的训练，实现“开箱即用”。 EnergyTS也可同时支持多个检测任务，并保障系统稳定性。

在发电量预测这一典型场景中，EnergyTS展现出了优于可比应用的更高的准确性和稳定性。

其中，在T+1天的预测中，EnergyTS的MAE（平均绝对误差）仅为0.0233，较谷歌的TimesFM性能提升约22.4%。在T+3天的预测任务中，EnergyTS的性能提升幅度更是达到约46.8%。如果与Chronos—Large、Moirai-1.1—Large、TTM、Timer等全球其他模型比优势更明显。

上述文字如果不能清楚地阐述EnergyTS对协鑫能科的重要意义的话，我们一起来看下面这组图表。