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[BUG]: modelchain fills nan with 0

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Avaliação

Dificuldade
2/5
Tempo estimado
1-3 horas
Facilidade para iniciantes
54/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
pandas, python
Domínio
data

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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

Image

Versions:

  • pvlib.__version__: 0.15.2
  • pandas.__version__:
  • python: 3.10
Linguagem predominante
Python
Estrelas
1.7k
Forks
1.2k
Merge médio
3d 18h
PRs com merge (30d)
13

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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