太阳能软件：SAM二次开发_12.SAM二次开发最佳实践.docx

PAGE1

PAGE1

12.SAM二次开发最佳实践

在太阳能软件领域，二次开发是指在现有的太阳能评估模型软件（如SAM）的基础上，通过扩展或修改其功能来满足特定项目或研究需求的过程。SAM（SystemAdvisorModel）是一套由美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的综合模拟工具，用于评估太阳能项目的性能和经济性。SAM的二次开发可以极大地提升其应用范围和灵活性，帮助用户解决更复杂的问题。本节将详细介绍SAM二次开发的最佳实践，包括数据处理、模型扩展、性能优化等方面的内容。

12.1数据处理和预处理

数据处理和预处理是二次开发中非常重要的环节。良好的数据处理可以确保模型的准确性和可靠性。SAM提供了丰富的数据输入接口，但有时候用户需要处理自定义数据或与其他数据源进行集成。以下是一些数据处理的最佳实践：

12.1.1数据格式转换

SAM支持多种数据格式输入，但有时候用户的数据格式可能不一致。数据格式转换是一个常见的任务，可以通过Python等编程语言来实现。

例子：将CSV数据转换为SAM支持的格式

假设我们有一份天气数据的CSV文件，需要将其转换为SAM支持的TMY3（TypicalMeteorologicalYear3）格式。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#读取CSV文件

data=pd.read_csv(weather_data.csv)

#确保数据列名正确

data.columns=[month,day,hour,DNI,GHI,DHI,Tamb,Wspd]

#生成TMY3格式的数据

tmy3_data=data[[month,day,hour,DNI,GHI,DHI,Tamb,Wspd]]

#保存为TMY3文件

tmy3_data.to_csv(weather_data_tmy3.csv,index=False)

#读取TMY3文件到SAM

#假设已经有一个SAM对象sam

sam.set_weather_data(weather_data_tmy3.csv)

12.1.2数据清洗

数据清洗是确保数据质量的重要步骤。常见的数据清洗任务包括处理缺失值、异常值和重复数据。

例子：处理缺失值和异常值

假设我们有一个包含某些缺失值和异常值的天气数据集。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#读取CSV文件

data=pd.read_csv(weather_data.csv)

#处理缺失值

data.fillna(method=ffill,inplace=True)#前向填充缺失值

data.fillna(method=bfill,inplace=True)#后向填充缺失值

#处理异常值

data[DNI].clip(lower=0,upper=1200,inplace=True)#DNI值限制在0到1200之间

data[GHI].clip(lower=0,upper=1200,inplace=True)#GHI值限制在0到1200之间

data[DHI].clip(lower=0,upper=1200,inplace=True)#DHI值限制在0到1200之间

#保存清洗后的数据

data.to_csv(cleaned_weather_data.csv,index=False)

#读取清洗后的数据到SAM

#假设已经有一个SAM对象sam

sam.set_weather_data(cleaned_weather_data.csv)

12.2模型扩展

SAM的模型扩展可以增强软件的功能，使其能够处理更复杂的场景。例如，添加新的光伏组件或逆变器模型，或者集成外部优化算法。

12.2.1添加自定义光伏组件

SAM支持用户添加自定义的光伏组件模型。这可以通过编写Python脚本来实现。

例子：添加自定义光伏组件

假设我们有一个新的光伏组件模型，其参数如下：

#定义自定义光伏组件参数

custom_pv_module={

name:CustomPVModule,

area:1.6,

efficiency:0.18,

temperature_coefficient:-0.004,

nominal_operating_cell_temperature:45,

alpha_isc:0.0002,