ModelChain disregards diffuse optical losses for non-Sandia modules
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 22/100
Piste de recherche
Start with the effective_irradiance_model function in pvlib/modelchain.py, which applies the FD module parameter to poa_diffuse and defaults to 1. Then read martin_ruiz_diffuse and marion_diffuse in pvlib/iam.py to see what they return. The open question is how to choose a diffuse loss model for non-Sandia modules, which the thread does not settle, so agree on that with maintainers before writing code.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Is your feature request related to a problem? Please describe.
modelchain.ModelChain and modelchain.ModelChain.with_pvwatts only consider optical losses for diffuse irradiance for modules from the Sandia Database, which contain an FD parameter for this. This can be seen in the effective_irradiance_model function in here.
def effective_irradiance_model(self):
def _eff_irrad(module_parameters, total_irrad, spect_mod, aoi_mod):
fd = module_parameters.get('FD', 1.)
return spect_mod * (total_irrad['poa_direct'] * aoi_mod +
fd * total_irrad['poa_diffuse'])
In my opinion, this is relevant for pvwatts approach. Not sure for more detailed approaches like single-diode model, etc.
Describe the solution you'd like
pvlib already contains well-established functions to compute diffuse irradiance losses such as the Martin-Ruiz and Marion's models. Would "just" be a matter of implementing them in the modelchain workflow.
Additional context
Even for Sandia modules, could it make sense to allow users to replace the FD constant by values from the Martin-Ruiz or Marion models?
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 1.7k
- Forks
- 1.2k
- Merge moyen
- 3 j 18 h
- PR mergées (30 j)
- 13
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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