对于机器学习问题，我想在给定各种天气参数的情况下推导出特定系统的每小时 PV 功率，包括每小时 GHI 和 DHI，但没有 DNI。如果我要采用pvLib DNI 估计模型之一，我总是需要天顶角。因为我有辐照度的小时值，所以我不能非常具体地了解角度。你会采取每小时平均吗？总是存在接近 90° 的角度会导致超高 DNI 值的问题。
到目前为止，我尝试手动计算每小时 DNI = (GHI-DHI)/cos(zenith)，取每小时天顶的 5 分钟分辨率天顶角的平均值。该位置的日出几乎总是在早上 7 点之前，所以我应该在一天的第 6 小时获得一些非常小的光伏发电。但是，由于我采用几乎总是超过 90° 的平均值，我得到 0 kW 交流电源，或者在平均角度略低于 90° 的几天内，我得到 40 kW 交流电源，这是系统的逆变器的最大限制，这在这些早期的时间里更加不切实际。
模型链参数：
pvsys_ref=pvsyst
loc_ref=loc
orient_strat_ref=None
sky_mod_ref='ineichen'
transp_mod_ref='haydavies'
sol_pos_mod_ref='nrel_numpy'
airm_mod_ref='kastenyoung1989'
dc_mod_ref='cec'
ac_mod_ref=None
aoi_mod_ref='physical'
spec_mod_ref='no_loss'
temp_mod_ref='sapm'
loss_mod_ref='no_loss'
所需的天气熊猫由每小时模拟的 ghi、dhi、temp 和风速以及手动计算的 dni 组成。