基于单二极管模型的光伏技术性能精准建模：从实验室验证到实际应用

光伏系统性能预测面临环境参数动态变化的挑战。研究人员针对单二极管模型(SDM)参数提取难题，创新性提出结合关键I-V曲线点和置信区间分析的方法，在异质结(HJT)、TOPCon等双面及单面光伏组件上实现RMSE<0.1778A的高精度建模，为光伏系统优化提供可靠工具。

　　

全球气候变暖背景下，化石燃料燃烧释放的CO₂、NO₂等污染物加速了环境恶化。国际能源署(IEA)数据显示，2024年全球光伏装机容量突破2.2TW，中国贡献超60%新增装机。然而，温度、辐照度等环境因素导致光伏组件实际性能与实验室数据存在显著差异，传统参数提取方法存在初始值敏感、收敛困难等问题。

摩洛哥Chouaib Doukkali大学与Green Energy Park(GEP)的研究团队在《Journal of Cleaner Production》发表研究，通过改进单二极管模型(Single Diode Model, SDM)参数提取方法，建立了包含串联电阻(R_S)、分流电阻(R_Sh)、光电流(I_Ph)等五参数的精准预测体系。研究创新性地引入置信区间分析，仅需I-V曲线关键点即可确定参数物理边界，解决了传统方法依赖预设范围的局限。

关键技术包括：(1)基于Lambert W函数的非线性方程构建；(2)双面组件(HJT/TOPCon/PERC)与单面组件(p-Si/m-Si/CIS)的室内外对比测试；(3)采用RMSE指标验证模型精度。实验在GEP实验室的标准化条件及户外实际环境同步开展。

【SDM电路及其定义方程】
通过重构单二极管等效电路，推导出包含二极管品质因子(η)和反向饱和电流(I_S)的超越方程。创新点在于将传统需要五点测量的参数简化为仅需短路点、开路点及任意工作点即可求解。

【双面光伏组件的验证】
对异质结(HS-B144 DS470)、TOPCon(JW-HD120N-390)等双面组件测试显示：室内条件下RMSE低至0.1102A，户外环境保持0.1778A以下。特别发现PERC组件在高温场景下R_S参数波动小于3%，证实模型对温度变化的鲁棒性。

【未来研究方向】
团队计划将方法扩展至双二极管模型(Double Diode Model, DDM)，并开发实时监测平台。当前方法对钙钛矿等新型光伏材料的适用性仍需验证。

结论表明，该方法通过解析表达式明确参数边界，使SDM参数提取时间缩短40%，在600W/m²低辐照条件下仍保持0.0999A的预测精度。这项研究为光伏电站的智能化运维提供了理论基础，尤其适用于中东、北非等辐照波动剧烈地区。正如通讯作者Abdellatif指出的，该方法"首次实现了无需预设范围的物理参数自确认"，对推动可再生能源精准预测具有里程碑意义。