本文核心内容：
 光伏参数辨识模型介绍
 Matlab代码实现及效果展示（可免费获取，包括代码及参考文献）

在投稿改进优化算法的期刊时，若能结合实际应用（如光伏模型参数辨识、无线传感器网络覆盖、无人机路径规划、逆变器调制等），通常更容易中稿。KAU后续也将逐步对这些应用进行介绍并实现代码，其中无人机路径规划部分已在往期推文中呈现。

光伏模型参数辨识在许多一区改进的算法中都有应用中，比如：
Knowledge-Based Systems——Fourier transform optimizer: A novel physics-inspired metaheuristic
algorithm for optimization problems(https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.115651)
Applied Soft Computing——A neural knowledge learning-driven artificial bee colony algorithm with reinforcement adaptation for global optimization(https://doi.org/10.1016/j.asoc.2026.114662)
Swarm and Evolutionary Computation——Enhanced LSHADE-SPACMA with fitness-directed selection pressure mutation and elastic archive for UAV trajectory planning and PV parameter identification(https://doi.org/10.1016/j.swevo.2025.102257)
Applied Mathematical Modelling——Improved Newton-Raphson-based optimizer with gap evolution strategy for multiple engineering problems(https://doi.org/10.1016/j.apm.2025.116425)
Information Sciences——Morlet-controlled parameter adaptive differential evolution with diversity-triggered restart for high-precision photovoltaic model parameter identification(https://doi.org/10.1016/j.ins.2026.123415)

下面KAU就具体介绍光伏模型参数辨识模型。并且，KAU的理论参考都来源于但不限于上述一区论文，代码也完全符合该推文，因此各位朋友写论文时按照该推文参考也是可以的。

1 光伏电池数学建模
光伏系统在实际运行过程中呈现出复杂的非线性物理特性。为在物理机理表征与计算复杂度之间取得平衡，工程中广泛采用等效电路模型进行参数化建模。目前，单二极管模型（SDM）、双二极管模型（DDM）及光伏组件模型是应用最广泛、研究最深入的主流模型。本研究将基于这三类主流模型搭建相应的数学建模框架，为后续参数辨识、性能分析及系统优化奠定理论基础。
1.1 单二极管模型
单二极管模型（SDM）的等效电路如图1所示，该模型采用五个关键参数表征光伏电池：光生电流（Iph）、二极管反向饱和电流（Is）、二极管理想因子（a）、表征串联连接电阻损耗的串联电阻（Rs），以及表征并联支路漏电流的并联电阻（Rsh）。输出电流I可通过从光生电流Iph中减去二极管电流Id和并联电阻电流Ish计算得出：

二极管电流Id由下式获得：

其中，V是输出电压，Ish可由欧姆定律得到：

由此，出单二极管模型（SDM）的表达式：

其中，q表示元电荷，k代表玻尔兹曼常数，T指绝对温度。精确的参数值能够提升光伏系统的运行效率、降低运营成本并提高投资能源回报率，这有助于太阳能电池的设计与维护。

图1 单二极管模型（SDM）的等效电路图
1.2 双二极管模型
更复杂的双二极管模型（DDM），其等效电路如图2所示，该模型在单二极管模型（SDM）基础上增加了一个二极管，以考虑耗尽区中的复合损耗。此模型需要七个参数：光生电流Iph、两个二极管的反向饱和电流Is1和Is2、各自的理想因子a1和a2、串联电阻Rs以及并联电阻Rsh。输出电流I由Iph减去两个二极管电流Id1和Id2得到：

二极管电流Id1和Id2为：

综上，完整的DDM表达式为：

图2 双二极管模型（DDM）的等效电路图

1.3光伏组件模型
光伏（PV）组件模型的等效电路主要由多个串联和并联连接的二极管构成，其等效电路为如图3所示。该模型在SDM基础上进行扩展，适用于Ns个二极管串联、Np个二极管并联的配置结构，其中Ns表示串联二极管数量，Np表示并联二极管数量。组件级输出电流I推导如下：

图3 光伏组件模型（PV module model）的等效电路图
1.4 光伏建模目标函数的优化
在采用启发式算法对光伏模型进行参数辨识时，必须选择合适的目标函数，以准确量化参数辨识过程中产生的误差。常用的误差指标包括绝对误差（AE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。
其中，均方根误差（RMSE）能更可靠地衡量实验观测值与模型预测值之间的偏差。因此，本文选用RMSE作为优化的目标函数，其对应的数学表达式如下：

均方根误差值越小，表明预测电流值与实测电流值的吻合度越高，从而反映出参数估计的精度更高。随后，针对不同的光伏模型，目标函数与变量可定义如下：
 对于单二极管模型（SDM）：

 对于双二极管模型（DDM）：

 对于光伏组件模型（PV module model）：

2 Matlab代码实现与效果展示
KAU已将3种光伏参数辨识模型封装在一个主函数中，调用方便。提供的资源如下：

资源包括
 MY_PVcells：光伏参数辨识模型，仅需运行Main_PVcell即可，KAU提供了3个优化算法（DBO、DOA、GWO）范例以便于各位后续增加算法进行对比。

 参考文献：包括多篇应用了光伏参数辨识的一区算法文献。

运行Main_PVcell.m后结果如下：
 Excel统计结果：

 迭代曲线

 拟合结果

 参数输出

3 资源获取
此为免费资源，GZH(KAU的云实验台)后台回复“PVcell”即可

KAU后续也将继续更新一些便于调用对比的优化算法应用