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龙图腾网获悉东北大学申请的专利光伏电池参数的辨识方法、装置、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114638153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210150891.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权光伏电池参数的辨识方法、装置、存储介质及电子设备是由杨强大;王钰博;张卫军;刘石设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏电池参数的辨识方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光伏电池参数辨识方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：搭建光伏电池的数学模型；基于所述光伏电池的数学模型确定目标函数，所述目标函数中包括需要辨识的光伏电池参数；获取预设光照强度下和预设温度下的输出电压和输出电流；基于所述输出电压、所述输出电流和预设的优化算法对所述目标函数进行优化，以辨识得到各所述光伏电池参数的参数值。本申请中的光伏电池参数的辨识方法可以提高光伏电池模型参数辨识的精度。

本发明授权光伏电池参数的辨识方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种光伏电池参数的辨识方法，其特征在于，包括： 搭建光伏电池的数学模型； 基于所述光伏电池的数学模型确定目标函数，所述目标函数中包括需要辨识的光伏电池参数； 获取预设光照强度下和预设温度下的输出电压和输出电流； 基于所述输出电压和所述输出电流采用导向增强布谷鸟搜索算法对所述目标函数进行优化，以辨识得到各所述光伏电池参数的参数值； 所述基于所述输出电压和所述输出电流采用导向增强布谷鸟搜索算法对所述目标函数进行优化，以辨识得到各所述光伏电池参数的参数值，具体包括： 初始化优化算法中的各参数； 基于优化算法中的各所述参数的取值范围随机初始化种群中各个体的初始位置； 基于各个体的初始位置，计算相应个体的初始适应度值，确定初始最优个体的位置以确定初始最优个体对应的各初始最优参数值； 基于所述初始最优个体对应的各初始最优参数值，采用循环迭代的方式，更新种群中的各个体，以基于更新后的各个体重新确定当前最优个体，直至循环迭代的次数达到第一预设迭代次数值，获得与所述当前最优个体对应的当前最优参数值； 所述采用循环迭代的方式，更新种群中的各个体，以基于更新后的各个体重新确定当前最优个体，直至循环迭代的次数达到第一预设迭代次数值，获得与所述当前最优个体对应的当前最优参数值，具体包括： 步骤一：基于各个体与当前种群中当前最优个体的欧式距离、当前种群中各个体与当前最优个体的最大欧式距离、当前种群中各个体与当前最优个体的最小欧式距离，计算获取与当前种群中各个体对应的转换参数； 步骤二：为当前种群中的各个体随机匹配两个个体，确定适应度小的个体为与之对应的精英个体； 步骤三：基于各个体对应的转换参数、各个体对应的精英个体采用布谷鸟搜索算法莱维飞行阶段的精英导向算法对种群中的各个体进行第一阶段更新，获得各当前第一阶段个体； 步骤四：基于各所述当前第一阶段个体确定与当前第一阶段对应的当前最优个体； 步骤五：采用布谷鸟搜索算法随机游走阶段引入的分阶段导向策略对种群中的各个体进行第二阶段更新，获得各当前第二阶段个体； 步骤六：基于各当前第二阶段个体确定与当前第二阶段对应的当前最优个体； 步骤七：判断当前迭代次数是否达到第一预设迭代次数值，在当前迭代次数达到第一预设迭代次数值时，执行步骤八；在当前迭代次数未达到第一预设迭代次数值时，重复执行步骤一至步骤六； 步骤八：基于当前最优个体获取与所述当前最优个体对应的当前最优参数值。

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