[FEAT] Back irradiance non-uniformity model for `pvlib.bifacial.power_mismatch_deline`
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Start by reading the cited paper and the linked open-source General_PV_Irradiation_Model, then inspect pvlib.bifacial.power_mismatch_deline to understand the RMAD input it consumes. The issue does not name target files or tests, so first determine how the model fits pvlib’s existing bifacial APIs and test conventions. Done means pvlib can calculate the irradiation distribution needed to obtain RMAD values.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is your feature request related to a problem? Please describe.
pvlib.bifacial.power_mismatch_deline requires RMAD input to be usable. Right now, no models in pvlib nor other similar packages provide an easy/direct way to map a system to such values.
Describe the solution you'd like
Implementation of the model described in https://doi.org/10.1016/j.solener.2026.115030 ( https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038092X2600719X ) [^1].
Describe alternatives you've considered
Add a example script that mimics the procedure to calculate non-uniformities by pvlib.bifacial.power_mismatch_deline reference http://dx.doi.org/10.1002/pip.3259 [^2].
Additional context
The authors open sourced an implementation at https://github.com/WildSolar/General_PV_Irradiation_Model.
Mailing list report that could benefit of this feature at https://groups.google.com/g/pvlib-python/c/5g4OKvMc0Y8.
[^1]: M. Wild, S. Strebel, D. Anderegg, and J. Rohrer, “A general view-factor based irradiation distribution model for multi-row bifacial PV arrays on sloped and reflective ground,” Solar Energy, vol. 318, p. 115030, Nov. 2026, doi: 10.1016/j.solener.2026.115030.
[^2]: C. Deline, S. Ayala Pelaez, S. MacAlpine, and C. Olalla, ‘Estimating and parameterizing mismatch power loss in bifacial photovoltaic systems’, Progress in Photovoltaics: Research and Applications, vol. 28, no. 7, pp. 691-703, 2020, DOI: 10.1002/pip.3259.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 1.2k
- Merge medio
- 3 d 18 h
- PR fusionados (30 d)
- 13
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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