随着众多不可再生能源的消耗殆尽和环境污染的日益严重,新型能源的开发及利用逐渐成为人们日益关注的焦点。太阳能凭借其他能源不可比拟的优势,成为新兴能源中的宠儿。光伏发电应用系统,是太阳能利用的载体之一。近年来,随着光伏发电技术的发展,光伏发电应用系统得到越来越广泛的应用。光伏电池作为光伏应用系统中能量转换的重要部件,其效率的优化,即最大功率点跟踪控制的研究是光伏应用领域的一个重要课题。本文正是以太阳能光伏应用系统为研究对象,以光伏电池的效率优化为研究目的,以光伏电池的最大功率点跟踪控制为研究主线,展开了较为深入的理论和实验研究。本文首先较为系统地综述了课题的研究背景,继而对光伏应用系统进行简单介绍,从而引出本课题的研究现状及研究意义;然后在给出光伏电池工作原理和数学模型的基础上,基于MATLAB软件编程,对其输出特性进行模拟,并结合TH110(17)型号电池的实际测量所得输出特性曲线,验证了该模拟方法的准确性,随后着重介绍了一种可模拟环境温度、光照强度、光伏阵列串并联数等参数的光伏阵列动态通用仿真模型,解决了以往只针对特定光伏阵列建模的局限性,并给出仿真结果;接下来,概述了最大功率点跟踪控制的原理及几种常用的最大功率点跟踪控制方法,在此基础上,对最大功率点跟踪控制的实现策略进行研究,建立了系统各个模块的仿真模型,进而比较了扰动观察法及电导增量法的跟踪性能,并提出一种改进的扰动观察法,仿真结果表明该方法可有效减少传统扰动观察法的误判功率损失,具有较好的动态响应速度和稳定度;最后详细研究了遗传算法和神经网络在光伏发电系统最大功率点跟踪控制中的应用,实验及仿真结果表明了基于遗传算法优化的径向基神经网络的优越性。