众所周知，双面组件能有效提升发电量、降低系统LCOE，相比传统单面组件具有不可比拟的优势。据国际光伏技术发展蓝图（ITRPV）预测，未来十年双面组件在组件市场的份额呈逐年增长趋势，2019年占10%，2028年将超35%。但是双面组件系统方案设计需考虑的影响因素很多，系统设计的复杂性成为双面组件大规模应用的最大障碍。

如上图所示，组串朝向、倾角、安装高度、反射背景、阴影遮挡等现场差异性，导致双面组件在不同项目甚至是不同时刻的实际输出功率差异很大，这就要求设计人员不能一刀切地照搬常规组件的串并联和逆变器的配置，而应该根据具体项目来精细设计，并需要更专业的双面组件设计工具，尤其是智能设计工具来辅助。

双面组件系统设计工具的前提是发电量评估。NREL、美国圣地亚国家实验室以及德国Fraunhofer ISE的研究人员着重研究了Ray-tracing和View-factor两个模型，较为准确地描述双面组件背面的增益。然而这两个模型基于3D建模，算法复杂，运算耗时，无法满足工程应用的实际需求。

海迪在这两个模型的基础上进行了简化和优化，抓住散射光和反射光这两大主要矛盾，建立了适用于大型地面电站的更优化的2D物理模型，融合全场景、自适应、自学习的智能算法，可在计算速度和设计细节之间找到平衡点，精准输出最优设计方案，较常规设计方案发电量提升3%以上，是当前业内领先的涵盖直流侧和交流侧的双面组件电站设计工具，其精准性在众多案例中得到验证。