全球太阳能估计器
gsee的Python项目详细描述
全球太阳能估计器
GSEE是一个太阳能模拟库，设计用于快速计算和易于使用。Renewables.ninja使用GSEE。
要求
仅适用于Python3。所需库：
安装
只需使用pip：
pip install gsee
建议使用Anaconda Python distribution来安装所需的科学库。
已知问题：如果尚未安装numpy，则当pip尝试构建到climatedata_interfacecython扩展时，将出现编译器错误。
功能性
提供以下子模块：
brl_model：brl模型的实现，一种基于ridley等人的推导辐照度漫反射分数的方法。（2010年）climatedata_interface：使用gsee处理年度、季节、月度或每日数据的接口。有关详细信息，请参见docs/climatedata_interface。pv：光伏A板的电力输出trigon：计算斜面上辐照度的函数
可以这样导入模型：import gsee.pv
植物模拟模型使用相关设置实现一个模型类（例如PVPlant），以及一个run_model()函数，该函数接受时间序列数据（pandas序列）并运行模型类的默认实例，但也可以使用model参数来指定自定义配置的模型实例。
示例
带有固定面板的光伏系统的功率输出
在本例中，data必须是pandas.dataframe，其中包含列global_horizontal（以w/m2为单位）、diffuse_fraction和可选的用于环境空气温度（以摄氏度为单位）的temperature列。
result=gsee.pv.run_model(data,coords=(22.78,5.51),# Latitude and longitudetilt=30,# 30 degrees tilt angleazim=180,# facing towards equator,tracking=0,# fixed - no trackingcapacity=1000,# 1000 W)具有2轴跟踪的EH3>板的孔径辐照度
location=(22.78,5.51)plane_irradiance=gsee.trigon.aperture_irradiance(data['direct_horizontal'],data['diffuse_horizontal'],location,tracking=2)
气候数据接口
示例使用直接读取具有ghi、漫反射辐照度分数和温度数据的netcdf文件：
fromgsee.climatedata_interface.interfaceimportrun_interfacerun_interface(ghi_data=('ghi_input.nc','ghi'),# Tuple of (input file path, variable name)diffuse_data=('diffuse_fraction_input.nc','diff_frac'),temp_data=('temperature_input.nc','t2m'),outfile='output_file.nc',params=dict(tilt=35,azim=180,tracking=0,capacity=1000),frequency='detect')
倾斜可以作为纬度相关函数而不是静态值：
params=dict(tilt=lambdalat:0.35396*lat+16.84775,...)
与让气候数据接口从netcdf文件读取和准备数据不同，还可以直接传递xarray.Dataset（例如，将模块与更大的应用程序结合使用时）：
fromgsee.climatedata_interface.interfaceimportrun_interface_from_datasetresult=run_interface_from_dataset(data=my_dataset,# my_dataset is an xarray.Datasetparams=dict(tilt=35,azim=180,tracking=0,capacity=1000))
默认情况下，会自动下载具有月概率密度函数的内置文件，并用于生成合成日辐照度。
有关更多信息，请参见climate data interface documentation。
开发
直接从github安装最新的开发版本：
pip install -e git+https://github.com/renewables-ninja/gsee.git#egg=gsee
构建climatedata_interface子模块Cython >= 0.28.5是必需的。
学分和联系方式
有关GSEE的问题，请联系Stefan Pfenninger。GSEE也是由stefan pfenninger和iain staffell开发的{a16}项目的一部分。如果你想了解更多关于可再生能源的信息，请使用那里的contact page。
引文
如果你在学术工作中使用GSEE或由它派生的代码，请引用：
Stefan Pfenninger和Iain Staffell（2016年）。利用30年经验证的每小时再分析和卫星数据得出的欧洲光伏发电量的长期模式。能量114，第1251-1265页。doi: 10.1016/j.energy.2016.08.060
许可证
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