Упрощение параметров класса PVsystem для изучения высокого уровня - PullRequest
1 голос
/ 05 апреля 2019

Я намерен использовать PVlib для исследования городского высокого уровня.(Будучи архитектором, я сейчас изучаю терминологию этого мира - извиняюсь за любые технические ошибки)

Мне удается получить очень подробный вывод из библиотеки, используя различные учебные пособия, однако основное внимание в исследовании уделяется упрощениюи я был бы рад поставить под сомнение точность набора результатов анализа.т. е. способность точно предвидеть увеличение PV не имеет решающего значения для работы, и требуется более общий результат.

есть ли способ получить более общий анализ, основанный на очень простом входе?

Например, с учетом местоположения и желаемого размера системы в кВт , на выходе будет разумный набор значений почасовой генерации.Я не хочу вдаваться в специфику модулей и инверторов, поскольку пользователь может захотеть смоделировать ситуации, в которых конкретный комплект не имеет смысла или будет недействительным.

1 Ответ

1 голос
/ 05 апреля 2019

Для этого приложения я бы указал PVSystem с использованием параметров PVWatts и использовал бы ModelChain. См. Пара последних параграфов документации по модельной цепочке для примера (код воспроизводится ниже).

In [30]: pvwatts_system = PVSystem(module_parameters={'pdc0': 240, 'gamma_pdc': -0.004})

In [31]: mc = ModelChain(pvwatts_system, location,
   ....:                 aoi_model='physical', spectral_model='no_loss')

In [32]: print(mc)
ModelChain: 
  name: None
  orientation_strategy: None
  clearsky_model: ineichen
  transposition_model: haydavies
  solar_position_method: nrel_numpy
  airmass_model: kastenyoung1989
  dc_model: pvwatts_dc
  ac_model: pvwatts_inverter
  aoi_model: physical_aoi_loss
  spectral_model: no_spectral_loss
  temp_model: sapm_temp
  losses_model: no_extra_losses

In [33]: mc.run_model(times=weather.index, weather=weather);

In [34]: mc.ac
Out[34]: 
2017-04-01 12:00:00-07:00    198.519999
dtype: float64
...