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[BUG]: modelchain fills nan with 0

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Évaluation

Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Accessibilité débutants
54/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
Active
Stack technique
pandas, python
Domaine
data

Piste de recherche

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.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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
Langage dominant
Python
Étoiles
1.7k
Forks
1.2k
Merge moyen
3 j 18 h
PR mergées (30 j)
13

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
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