太阳能光伏发电作为最具有发展前景的清洁能源,在各国财政补贴政策大力扶持下得到快速发展。当前,太阳能光伏发电产业呈现两种发展趋势:一是各国财政补贴比例持续降低,最终会完全取消,光伏发电自身性价比将成为推动产业持续发展最重要因素;二是新增装机主要以分布式光伏系统为主,分布式光伏系统将成为太阳能光伏发电的主要利用形式。光伏系统分为并网型和离网型两种类型,都存在失配问题和谐波优化控制问题。失配主要来自局部阴影和组件参数失配的影响。失配不仅会导致光伏系统效率降低,还会引起输出P-V曲线上出现多个峰值点,使快速、准确跟踪最大功率点的工作变得困难。光伏发电具有间歇性与随机性,随着分布式光伏系统装机容量的增加,注入电网的谐波迅速增加,减小光伏系统输出谐波变得十分紧迫与重要。本文针对基于粒子群算法的光伏系统控制方法优化问题进行系统深入研究,主要研究工作和创新成果总结如下:(1)针对光伏系统失配问题,建立仿真模型,深入研究失配导致的光伏系统效率降低情况与失配引起的光伏阵列输出多峰值曲线问题。通过研究局部阴影与组件参数失配对光伏系统效率影响情况发现,组串式MPPT架构光伏系统效率受局部阴影影响较小,受影响程度明显小于集中式MPPT架构光伏系统;组串式和集中式MPPT架构光伏系统效率受组件参数失配影响较为接近,且影响程度随参数失配幅度变大而迅速增加。通过分析光伏阵列输出多峰值曲线特性发现,可能存在多个峰值点功率非常接近的情况,难以通过简单方法准确定位全局峰值点所在区域。P-V曲线的快速扫描策略是多峰值MPPT方法的核心。(2)针对传统粒子群算法优化精度和优化可靠性随空间维度增加而迅速变差的问题,提出了一种适应于光伏系统谐波优化等高维复杂问题的多种群多速度粒子群算法。该算法设计了三个具有不同功能的粒子群,并包含三种速度更新方式。粒子群之间实现信息共享,不同粒子群采用不同速度更新方式。主粒子群为基础粒子群,由它构成其余粒子群;全局辅助粒子群采用两种速度更新方式,以增加优化趋势的多样性,防止陷入局部最优;局部辅助粒子群由适应度值较大的粒子组成,以增强局部搜索能力。选取8种改进粒子群算法作为比较对象,对14个基准函数在10维、30维和100维问题空间进行测试。测试结果表明,当问题维度从10上升至30,大部分对比算法的优化结果明显变差;当问题维度上升至100,全部对比算法的优化结果明显变差。多种群多速度粒子群算法的优化结果在问题维度从10上升至30、100时几乎不变,且明显优于所选择的对比算法。(3)针对光伏逆变谐波优化控制问题,提出一种遗传粒子群混合算法对SVPWM控制序列进行优化,以降低三相光伏逆变系统输出谐波含量。分析了SVPWM存在的自由度;针对这些自由度提出三种具有不同优化潜力的SVPWM控制序列优化策略,并建立相应的优化仿真模型进行仿真分析;搭建实验测试平台,对通过优化算法得到的最优SVPWM控制序列进行测试验证。仿真和实验测试结果表明,与遗传算法和免疫算法相比,遗传粒子群混合算法的进化代数只有它们的五百分之一,加权总谐波畸变降低20%以上。(4)针对多峰值情形下的最大功率点跟踪问题,提出一种基于改进粒子群算法的多峰值MPPT控制方法,提高了多峰值情形下的跟踪速度和精度。分析了现有单峰值和多峰值MPPT方法的性能特点;利用光伏阵列输出I-V和P-V曲线特性对粒子群的速度更新公式进行改造,提出了基于改进粒子群的多峰值MPPT方法协同进化原理;建立光伏系统最大功率点跟踪仿真模型,对比分析不同MPPT方法的性能。仿真结果表明,基于改进粒子群的多峰值MPPT方法在极端多峰值P-V曲线下仍然能够快速、准确跟踪到全局最大功率点,跟踪准确性要显著优于扰动观察法和粒子群法,跟踪精度要优于扰动观察法,跟踪速度要优于粒子群法,提高了MPPT效率。