太阳能电池性能参数检测是指基于已有的太阳能电池参数模型,利用某些最优解求解算法对太阳能电池的性能参数进行检测的过程。当前,五参数模型是太阳能电池最常用的模型,但是该模型方程是一个典型的非线性超越方程,经典的求解算法精度低、鲁棒性差,而且常常无法满足实际生产过程中对实时性的要求。本文基于太阳能电池五参数模型,以太阳能电池测试、分拣系统中快速检测性能参数问题为方向,对太阳能电池性能参数检测算法进行了分析研究。其中主要的工作为:(1)针对太阳能电池性能参数检测精度低的问题,本文提出了一种将扰动观察法和修正Gauss-Newton法结合的太阳能电池性能参数检测算法。该算法先利用扰动观察法对最大功率点进行跟踪,将求得的最大功率点作为已知条件添加到线性方程组中对参数进行提取。将本文算法与其他经典算法在同一实验平台上对同组数据提取的参数值进行对比,结果表明:本文算法比修正Gauss-Newton法更容易收敛,提取的参数结果精度相较于粒子群优化算法(CPSO)、遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)、模式搜索法(PS)和Gauss-Newton法(GN)更高。(2)针对环境条件会对实验测量数据产生影响的问题,本文建立了太阳能电池样本数据修正模型,该模型可以将光照强度和温度大小在一定范围内的太阳能电池I-V特性测量数据修正为标准测试环境中的数据。实验结果表明,该模型具有较高的正确性,可以很好地修正太阳能电池I-V特性测量数据。(3)针对传统的太阳能电池性能参数检测算法不满足实际生产过程对参数检测实时性的要求的问题,本文在样本数据修正模型的基础上,结合太阳能电池性能参数检测解析算法,提出了一种太阳能电池性能参数快速检测方法,并用太阳能电池生产厂商提供的标准数据和实验室中的测量数据对该算法进行了验证。实验结果表明,该算法在太阳能电池性能参数的检测上具有较高的精度,并且可以减少参数检测过程中所消耗的时间。