随着全球化石能源的快速消耗、环境污染的不断加剧以及热核发电潜在的核污染隐患,诸如太阳能等一些绿色能源正越来越引起人们的关注,如何更高效率的利用太阳能一直是科研人员研究的课题,其中最大功率点跟踪技术(MPPT)是提高太阳能发电效率的核心技术之一。本文将基于柯西随机数量子粒子群优化算法(C-QPSO)应用于最大功率点跟踪技术的方案。利用MATLAB软件建立了整个独立光伏发电系统的仿真模型,在仿真的基础上搭建了基于STM32F103C6T6芯片的实验电路。将该算法应用于光伏MPPT技术为光伏系统光电能源高效率的转换提供了一个可行的解决方案。　　 论文首先阐述了国内外光伏发电发展状况和前景,针对光伏电池独特的输入-输出特性,仿真了光伏电池模块并封装成型。独立光伏发电系统的核心部件是带MPPT的控制器,为了使控制器能够在多种场合条件下都能获得最大功率输出,一种切实可行的方法便是使用更加智能的MPPT算法。其次,传统粒子群算法跟踪速度缓慢且容易陷入局部的最优值,基于柯西随机数量子粒子群优化算法使粒子较容易的跳出局部最优值。在了解算法原理的基础上,仿真了MPPT模块。通过仿真获得算法参数,结合光伏电池的特性设计了独立光伏系统的硬件电路和软件程序,实验结果显示该算法能够较快的跟踪最大功率点并稳定运行在最大功率点附近。最后总结实验结果,对系统存在的一些不足之处进行分析,为优化系统的性能提供了研究方向。