张 枭，林国汉，2，胡 慧，2

（1.湖南工程学院电气与信息工程学院，湘潭 411104；2.湖南省风电装备与电能变换协同创新中心，湘潭 411104）

0 引言

为应对气候变化、全球变暖、传统化石燃料耗尽等问题，可再生能源的利用越来越受到重视.太阳能是取之不尽、用之不竭的清洁能源，太阳能通过光伏发电系统将光能转化为电能.然而光伏发电系统通常在恶劣的室外环境下运行，容易退化，严重影响太阳能的利用效率.因此，为了对光伏发电系统进行控制和优化，根据可测的电流-电压（IV）数据，建立精确的光伏电池数学模型，对光伏发电系统实际运行状态进行评估至关重要.目前，最常见和被广泛采用的光伏电池模型是单二极管模型和双二极管模型［1］.光伏电池模型的精度主要取决于模型参数，然而，厂家提供的数据手册没有给出模型参数值，且参数会因光伏电池老化、故障和运行环境而改变.因此，在光伏发电系统的仿真、评估和控制中，对参数的准确辨识是必不可少的.目前，光伏电池模型参数辨识的方法主要有参数近似求解法和智能优化算法估计法.利用光伏电池电流-电压模型的特性方程，通过数学分析方法（如微分求导、模型简化）进行处理，可求得模型参数的近似值，但由于光伏电池模型的I-V 特性方程是一个含有超越函数的非线性方程，其具体参数无法直接通过简单计算求得［2］.智能优化算法受到各种自然现象的启发，被广泛应用于光伏电池模……