太阳能设计与模拟软件：PVsyst二次开发_（15）.PVSyst二次开发项目实战.docx

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PVSyst二次开发项目实战

引言

在前一节中，我们已经学习了PVSyst的基本功能和使用方法。本节将通过实战项目，详细介绍如何进行PVSyst的二次开发，以满足特定的项目需求。PVSyst二次开发可以通过编写脚本、利用API接口、以及定制化的插件开发来实现。这些技术将帮助用户更高效地进行太阳能项目的设计和模拟。

项目背景

假设我们正在为一个大型太阳能电站项目进行设计和模拟。项目需求包括：

自动化数据处理：从多个数据源获取气象数据、地形数据等，并自动导入到PVSyst中。

定制化报告生成：生成包含特定项目参数的报告，如光伏组件的性能、系统效率等。

批量模拟：对多个设计方案进行批量模拟，比较不同方案的性能和成本效益。

自动化数据处理

气象数据的自动导入

原理

PVSyst支持多种气象数据格式的导入，包括CSV、TM2、TM2.5等。通过编写Python脚本，可以实现从外部数据源获取气象数据并自动导入到PVSyst中。Python脚本可以通过PVSyst的API接口与PVSyst进行交互。

内容

数据源选择：选择合适的气象数据源，如NASASSE、Meteonorm等。

数据下载：使用Python脚本从指定的数据源下载气象数据。

数据预处理：对下载的数据进行预处理，确保其格式符合PVSyst的要求。

数据导入：将预处理后的数据通过PVSyst的API接口导入到项目中。

示例代码

以下是一个Python脚本示例，用于从NASASSE下载气象数据并导入到PVSyst中：

#导入必要的库

importrequests

importpandasaspd

importos

frompvsyst_apiimportPVSystAPI#假设已经有一个PVSyst的API库

#定义下载气象数据的函数

defdownload_weather_data(latitude,longitude,year):

从NASASSE下载气象数据

:paramlatitude:纬度

:paramlongitude:经度

:paramyear:年份

:return:气象数据文件路径

#构建请求URL

url=f/api/temporal/hourly/point?parameters=ALLSKY_SFC_SW_DNI,ALLSKY_SFC_SW_DIFFcommunity=sblongitude={longitude}latitude={latitude}start={year}0101end={year}1231format=csv

#发送请求

response=requests.get(url)

#检查请求是否成功

ifresponse.status_code==200:

#保存数据到文件

data_path=fweather_data_{year}.csv

withopen(data_path,wb)asfile:

file.write(response.content)

returndata_path

else:

raiseException(fFailedtodownloadweatherdata:{response.status_code})

#定义预处理气象数据的函数

defpreprocess_weather_data(data_path):

预处理气象数据

:paramdata_path:气象数据文件路径

:return:预处理后的数据

#读取CSV文件

data=pd.read_csv(data_path)

#选择需要的列

selected_data=data[[ALLSKY_SFC_SW_DNI,ALLSKY_SFC_SW_DIFF]]

#添加时间戳

selected_data[Timestamp]=pd.to_datetime(data[Year],format=%Y)+pd.to_timedelta(data[Day]-1,unit=d)+pd.to_timedelta(data[Hour],unit=h)