随着生态问题的日益突出,石油、煤炭资源的过度消耗,新能源受到越来越多的重视。以光伏产业为代表的可再生新能源产业得到了快速的发展。然而在快速发展的背后,对光伏电池故障的研究仍处于初级阶段。光伏阵列主要故障包括太阳能组件裂片、热斑以及老化损坏问题。热斑故障诊断的研究现已发展到故障定位的层面,然而光伏电池的老化故障诊断问题国际上相关研究还是凤毛麟角。光伏电池老化时内部参数的变化以及老化故障模型仍是未解之谜。为了精准的建立光伏电池老化模型,文本对光伏电池老化过程内部参数变化进行了研究,揭示了光伏电池内部参数随老化过程的变化规律,为光伏电池老化模型的建立打下了充分基础。本文从光伏电池模型以及老化机理出发,分析了光伏电池老化的影响因素,以及老化时的表现特征,搭建了模拟光伏电池老化的平台。设计了电压电流采集模块,采集光伏电池I-V特性曲线。将采集的数据进行数据处理以及数据滤波后,带入到自适应混沌粒子群算法中进行参数辨识。该算法有快速寻优以及准确性的优点。参数辨识的结果为在该条件下,光伏电池内部参数(光生电流、二极管反向饱和电流、二极管影响因子、串联电阻和并联电阻)的实际值。最后,为了揭示光伏电池老化过程内部参数的变化规律,在不同老化程度下,不同外界条件时,分别进行了户外实验,将得到的150余组电压电流值分别进行了参数辨识。将不同老化程度下,不同外界条件下的内部参数辨识结果进行了数据拟合,得出各个参数随老化程度以及辐照度、温度的变化规律,完成了光伏电池老化故障模型的雏形建立。本文的研究不但为光伏电池老化模型的精确建立做了充分的前期工作,并且可以将成果应用在通过光伏电池输出特性进行老化故障诊断的工程实际中。