随着社会的不断发展,提高能源效率、优化能源结构和发展各种新能源已成为世界各国可持续发展的关键。但是太阳能在发展过程有诸多问题有待解决,其中效率是主要问题,如何在已有的电池转换效率的基础上提高系统的输出效率已经成为当前的一个重要研究方向。其中最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制和故障诊断都能够提高光伏系统的发电效率,然而光伏阵列的输出受光照强度、环境温度以及遮盖状况的影响,其输出特性具有非线性特征。尤其是在局部遮阴(不均匀光照)条件下,常规的MPPT算法(如爬山法,扰动观察法等)无法识别光伏阵列的P-V曲线会出现多个功率峰值点的情况导致容易陷入局部极值点,而不是最大功率点,从而大大降低系统效率。而常规的故障诊断方法要么需要的信息量大,成本较高,要么不能对系统故障进行在线判断。因此寻找一种更为高效准确的多峰值MPPT算法以及成本较低的在线故障诊断方法对提高阵列的发电效率和可靠性具有重大意义。针对MPPT问题,本文对全局扫描法&变步长扰动观察法(Global Scanning&Variable Step PO method,GS&VSPO)进行了改进,该算法首先采用变步长扰动观察法进行峰值的搜索以及存储,快速跟踪局部最优;然后通过全局扫描法对阵列的所有峰值进行比较来获得全局最优,使光伏阵列工作在其中最大的功率点处。针对故障诊断问题,本文对电气测量法这一常用的诊断方法结合MPPT算法进行了改进,该方法在基于串并联结构(Series-Parallel,SP)的基础上通过在线测量光伏阵列的电流和电压,通过比较支路的电流值确定故障支路和故障类型,在比较故障支路的检测电压值,对故障位置进行实时有效的诊断。本文利用MATLAB/SIMULINK对三种MPPT算法进行了仿真比较实验。结果表明改进型变步长扰动&全局扫描法在不同阴影条件下能够有效地追踪到光伏阵列的全局最大功率点,跟踪精度更高,功率震荡较小,并能够稳定高效地工作在最大功率点处,在减少能量损耗方面具有一定的优势。此外,本文也对改进的故障诊断方法进行了仿真验证,结果表明该方法在降低成本以及对故障类型和故障位置进行在线实时诊断的可行性和有效性。