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光伏组件长期在户外运行，光转化性能是会随运行时间的增长而降低，性能的降低直接导致组件静态参数的改变。光伏功率物理预测模型是建立在静态参数基础上的数学模型，静态参数值的改变会导致该预测模型预测值的失准，且随着组件服役时间的增加预测失准现象会愈加明显。因此有必要研究预测模型参数辨识方法来辨识出静态参数改变，从而解决预测模型预测失准的问题。本文针对当前辨识方案的不足点展开研究。从当前光伏参数辨识算法的数据预处理和辨识过程出发，分析了基于当前辨识算法的功率预测模型存在预测误差的原因。在研究了数据挖掘