针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活，不能针对性地进行阶段性搜索，有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题，提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进：引入柔性递减策略，在迭代初期扩大全局搜索范围，在迭代后期延长局部搜索时间，从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法，不但增加了种群的多样性，减少算法陷入局部最优的可能性，并且缩小了搜索空间，提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中，IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确，辨识结果与实测数据拟合度更高，IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进 行准确的参数辨识。
