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[BUG]: modelchain fills nan with 0

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
54/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
pandas, python
Área
data

Línea de trabajo

Start in pvlib/modelchain.py at the two fillna(0) calls linked in the issue (around lines 668 and 769), then read the related tests to understand their intended behavior. Reproduce the reported case and check whether those calls replace NaNs in the AC results; done means NaNs are preserved without breaking existing ModelChain tests.

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

Descripción

Describe the bug

We fillna(0) twice in modelchain.py
https://github.com/pvlib/pvlib-python/blob/9a0ad5504d821a81ec2a4531b40034794c6c42bd/pvlib/modelchain.py#L769
https://github.com/pvlib/pvlib-python/blob/9a0ad5504d821a81ec2a4531b40034794c6c42bd/pvlib/modelchain.py#L668

I can open a PR deleting these lines, which would make more sense to me, unless there was a specific reason to do so ?

To Reproduce

def calculate_pv_system_production(
    pv_system: SimplifiedPVSystem, solar_inputs: SolarInputs
) -> np.ndarray:
    """
    Returns AC power output in kW using the PVWatts model.
    """
    # 1. Location
    location = pvlib.location.Location(
        latitude=pv_system.coordinates.latitude,
        longitude=pv_system.coordinates.longitude,
        tz=str(pv_system.timezone),
        altitude=pv_system.coordinates.altitude,
    )

    # 2. System
    system = pvlib.pvsystem.PVSystem(  # todo review all of these parameters with dict
        surface_tilt=pv_system.surface_tilt,
        surface_azimuth=pv_system.surface_azimuth,
        module_parameters={
            "pdc0": pv_system.solar_power_kwp * 1000,  # W peak DC
            "gamma_pdc": pv_system.temp_coefficient,
        },
        inverter_parameters={
            "pdc0": pv_system.solar_power_kwp * 1000,
            "eta_inv_nom": pv_system.inverter_efficiency,
        },
        temperature_model_parameters=pvlib.temperature.TEMPERATURE_MODEL_PARAMETERS[
            "sapm"
        ]["open_rack_glass_glass"],
    )

    # 3. ModelChain
    mc = pvlib.modelchain.ModelChain(
        system,
        location,
        dc_model="pvwatts",
        ac_model="pvwatts",
        aoi_model="physical",
        spectral_model="no_loss",
        losses_model="pvwatts",
    )

    # 4. Run model — pvlib computes sun position internally from location + times
    weather_data = {
        "dni": solar_inputs.dni_wm2,
        "dhi": solar_inputs.dhi_wm2,
        "ghi": solar_inputs.ghi_wm2,
    }
    if solar_inputs.outdoor_air_temp_c is not None:
        weather_data["temp_air"] = solar_inputs.outdoor_air_temp_c

    solar_inputs_pvlib_format = pd.DataFrame(
        index=solar_inputs.ts,
        data=weather_data,
    )

    mc.run_model(solar_inputs_pvlib_format)

    # 5. Return AC power in kW
    return (mc.results.ac / 1000).to_numpy()

Expected behavior
Don't fill NaNs with 0, keep NaNs

Screenshots
This
Image
Becomes

Image

Versions:

  • pvlib.__version__: 0.15.2
  • pandas.__version__:
  • python: 3.10
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1.7k
Forks
1.2k
Merge medio
3 d 18 h
PR fusionados (30 d)
13

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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