近年来,开发和利用可再生能源越来越引起国际社会的关注,光伏行业因此获得了新的发展机遇,正在逐步实现从政策与补贴驱动向市场与技术驱动的转变。与传统制造业相比,光伏企业具有依靠政策补贴、周期性发展、技术革新快等特点;光伏行业随时面临的技术变革、规模变革和产品变革的市场环境使得光伏企业的商业模式也随之动态变化,沿用传统的评估方法对光伏企业价值进行评估难以全面反映这些变化,就会存在一定的局限性;在对光伏企业进行价值评估时,需充分考虑光伏企业和光伏行业各自的特点,选择适当评估方法,因而使得评估过程更严谨、评估结果更精确。本文探索了光伏企业的价值评估方法与实际应用,并选取隆基绿能作为案例企业进行研究。首先,国内理论和实务界关于光伏企业价值问题的研究起步较晚,将BP神经网络模型运用于光伏企业价值评估的研究目前较为缺乏。BP神经网络模型具有无需过多考虑历史数据、能够处理非线性复杂关系的优势。本文尝试将其引入光伏企业的价值评估实务中,结合光伏企业及光伏行业自身特点,以价值链理论为基础,研究光伏企业价值动因选择问题,在主成分分析后,构建价值评估框架,搭建了光伏企业价值的评估指标体系;之后,通过引入BP神经网络模型,将Wind光伏概念指数79家公司中将光伏行业内具有代表性的公司融入到模型中进行训练,并根据市场客观数据进行分析,修正市场法中可比指标的选取的主观性和可比公司的可参考性等问题;最后,基于上述评估模型进行案例研究,运用BP神经网络模型,对案例企业价值进行了评估测算,并且与市场法得到的评估结果进行了对比分析,更进一步验证了BP神经网络模型的适用性和有效性。本文通过模型仿真验证了光伏企业的成长能力、治理能力和创新能力对于光伏企业价值评估的必要性,论证了BP神经网络在光伏行业的应用探索,可以帮助对公司的价值进行更准确的估计,提高了评估结果的准确性和可信度,为投资者和金融机构提供了一个更可靠的决策依据。