在“碳达峰”和“碳中和”政策推动下,光伏发电因其清洁、安全和可再生的优势在我国的能源结构中的比重日益增加。光伏电池是光伏发电系统的重要组成部分,其输出特性决定了发电系统的实际工作状态。准确、快速地建立光伏电池输出特性模型对光伏发电系统的最大功率点追踪、输出特性预测、电网的调度以及经济运行等具有非常重要的作用。本文围绕多条件下光伏电池模型参数求解方法进行了深入研究,在传统的方法中,光伏电池在任意工作条件下的输出特性预测通过两个步骤来实现。首先求解参考条件下的模型参数,然后根据参考值和模型参数对环境条件的相关性,确定任意运行条件下的模型参数,进而对输出特性进行预测。该类方法存在两个缺点:一是计算结果受参考条件选择的影响,二是不同类型光伏电池的光照和温度相关性是不确定的。针对上述问题,本文首先研究了参考条件选择对预测结果的影响,提出了一种基于传统转换方程的光伏电池模型参数求解方法。该方法无需设置参考条件或使用参考值,即可求解任意条件下的模型参数。采用了保证收敛的粒子群寻优算法（GCPSO）对实测的电流-电压（I-V）数据进行寻优,进而确定模型参数。通过对不同位置不同类型光伏电池的大量实验数据的验证,证明了该方法的有效性和准确性。与传统方法相比,该方法在不同光照和温度条件下的I-V和P-V曲线以及最大功率点预测方面具有更好的精度。此外,由于传统转换方程存在大量简化,难以准确地表示光伏电池的参数变化,本文又提出了一种考虑了光伏电池模型中所有参数的光照和温度的影响的参数求解方法。该方法采用了一组新的转换方程,更加准确地表示光伏电池的参数随光照温度的变化。改进后的转换方程也可消除参考条件的选择对结果的影响,相比于基于传统转换方程的方法,该方法提高了预测精度。最后,为了解决上述方法中寻优参数过多以及计算过量过大的问题,本文采用了光伏电池制造商提供的三个工作点（短路、开路和最大功率）的数据来减小搜索空间的维度,并在此基础上,每条I-V曲线只考虑了 5个关键工作点的误差,提出了一种新的目标函数进行参数求解。通过实验数据的验证,这种基于降维模型和改进目标函数方法在保持高精度的前提下,大大降低了计算成本。此外,为了解决上述方法需要大量实验数据的问题,本文还提出了一种利用光伏电池制造商数据表中的信息进行参数识别和性能估计的改进方法。该方法综合考虑和研究了不同工况下光伏电池模型中各物理参数的温度相关性。在该方法中,参考条件下的所有物理参数及其温度系数都是根据制造商数据表中的信息计算出来的,可用于不同工况下光伏电池的模型参数计算和输出功率预测。在参数提取的计算过程中,将解析法和优化法相结合,以提高计算的准确性和效率。通过对关键工作点的I-V方程及其温度系数进行解析推导,降低了搜索空间的维数,节省了求解参数的计算成本。最后通过对不同类型光伏电池在不同工况下的大量实验数据的验证,证明了该方法的准确性和有效性。所提出的方法过程简单,易于实现,特别适用于计算光伏组件在实际运行条件下的输出特性,并可扩展到在线应用。