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[BUG]: modelchain fills nan with 0

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
54/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
pandas, python
Ambito
data

Direzione di ricerca

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.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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
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Becomes

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Versions:

  • pvlib.__version__: 0.15.2
  • pandas.__version__:
  • python: 3.10
Lingua principale
Python
Stelle
1.7k
Fork
1.2k
Merge medio
3g 18h
PR unite (30g)
13

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Come iniziare

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