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我想从每日全球太阳能曝光数据中计算 Python 和 PVLIB 中的每日光伏系统能量输出，以便我可以监控太阳能光伏系统的性能，即我希望能够将光伏系统的实际能量输出与值进行比较根据太阳暴露数据计算，以确保其表现良好。

以下是数据示例： http: //www.bom.gov.au/jsp/ncc/cdio/wData/wdata?p_nccObsCode=193 &p_display_type=dailyDataFile&p_stn_num=056037&p_startYear=

我一直在玩PVlib，但我不知道要使用哪些函数。

我希望我能够将光伏系统的所有参数与太阳照射数据一起输入到一个函数中，它会给我预测的能量输出。

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好吧，这实际上取决于您想要的精确程度。设计一个好的算法来仅根据全球水平辐照度（GHI - 您提供的数据）估计产生的功率是一项全职工作。
这取决于地理位置、温度、面板的角度、它们的方向、它们的类型、一天/一年的时间，甚至是电气安装等......

但是，如果您不是在寻找太多的精度，一个简单的模型将是：

  • 找出你的面板效率的估计值（比如 10%）
  • 获取面板的区域覆盖率（以 m2 为单位），水平投影。
  • 然后简单地计算Power = Efficiency * GHI * Area

然后，您可以根据面板与太阳之间的角度优化模型，例如使用pvlib.solarposition.get_solarposition()。

一些参考资料：
从 GHI PvLib 的酷 ModelChain 计算全局倾斜辐照度
以精确建模您的安装
对影响您效率的大多数因素的一个很好的概述

PvLib 的文档很不错，看看 PvSystem、ModelChain 等...

PS：没有足够的声誉来添加评论，虽然我知道它真的不值得回答：/

于 2020-06-09T07:11:03.137 回答