眾所周知，雙面組件能有效提升發電量、降低系統LCOE，相比傳統單面組件具有不可比擬的優勢。據國際光伏技術發展藍圖（ITRPV）預測，未來十年雙面組件在組件市場的份額呈逐年增長趨勢，2019年占10%，2028年將超35%。但是雙面組件系統方案設計需考慮的影響因素很多，系統設計的復雜性成為雙面組件大規模應用的******障礙。
如上圖所示，組串朝向、傾角、安裝高度、反射背景、陰影遮擋等現場差異性，導致雙面組件在不同項目甚至是不同時刻的實際輸出功率差異很大，這就要求設計人員不能一刀切地照搬常規組件的串并聯和逆變器的配置，而應該根據具體項目來精細設計，并需要更專業的雙面組件設計工具，尤其是智能設計工具來輔助。
雙面組件系統設計工具的前提是發電量評估。NREL、美國圣地亞國家實驗室以及德國Fraunhofer ISE的研究人員著重研究了Ray-tracing和View-factor兩個模型，較為準確地描述雙面組件背面的增益。然而這兩個模型基于3D建模，算法復雜，運算耗時，無法滿足工程應用的實際需求。
海迪在這兩個模型的基礎上進行了簡化和優化，抓住散射光和反射光這兩大主要矛盾，建立了適用于大型地面電站的更優化的2D物理模型，融合全場景、自適應、自學習的智能算法，可在計算速度和設計細節之間找到平衡點，精準輸出最優設計方案，較常規設計方案發電量提升3%以上，是當前業內領先的涵蓋直流側和交流側的雙面組件電站設計工具，其精準性在眾多案例中得到驗證。
