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A method of finding the MPP using Newton with guaranteed convergence

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
10/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
backend

Línea de trabajo

The issue asks whether to add a Newton-based maximum power point method to the existing method options (lambertw, newton, brentq, chandrupatla) and compares timings. Start with the existing MPP method dispatch and the i_from_v and v_from_i helpers it uses, and read the linked paper's algorithm. Nothing is decided: the issue asks a maintainer whether the method is worth including, so done means a maintainer agrees to a scope and a benchmarked implementation is reviewed.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

This paper provides a Newton-based method of finding the MPP, with the function and starting point constructed in such a way that they claim guarantees convergence. Rough timing (for 1000 sets of SDE parameters) compared with our existing methods:

  • method='lambertw': 42.5 ms ± 1.64 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
  • method='newton': 8.57 ms ± 236 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
  • method='brentq': 877 ms ± 20.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
  • method='chandrupatla': 22.3 ms ± 974 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
  • Toledo et al. : 9.4 ms ± 713 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

The implementation is fewer than 100 lines of code (although Isc and Vmp are calculated using pvlib's i_from_v and v_from_i functions instead of the method in the paper).

Reference:

Toledo, F.J., Galiano, V., Herranz, V. et al. A comparison of methods for the calculation of all the key points of the PV single-diode model including a new algorithm for the maximum power point. Optim Eng 25, 1469–1503 (2024). https://doi.org/10.1007/s11081-023-09850-8

Worth including in pvlib?

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1.7k
Forks
1.2k
Merge medio
3 d 18 h
PR fusionados (30 d)
16

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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