化石能源的过度开发和利用造成了严重的环境污染和能源危机。新能源、可再生能源以及节能技术在世界各国都得到广泛的重视。其中太阳能由于清洁无污染,储量巨大,开采成本低成为了未来能源的主要构成部分。光伏发电技术对改善能源结构,降低环境污染具有重大的意义。在发电过程中,由于建筑、落叶、尘土堆积、云等,光伏电池板经常出现遮阴情况。光伏阵列输出的功率-电压(P-U)特性曲线就会出现多个功率峰值点,此时传统的最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制算法就会失效,即使一些改进型算法也无法满足在大部分复杂遮阴下保持最大功率输出的要求。本文分析了光伏发电的研究背景和意义,构建并讨论了双二极管等效电路构建的光伏电池模型以及输出特性曲线。举例阐述了几种经典MPPT控制算法,及其算法流程和失效原因。本文还详细介绍了粒子群算法的由来和原理,并在算法结构、算法流程、参数选择上进行改进和优化,最终得到了休眠粒子群算法(Dormant Particle Swarm Optimization,DPSO)。休眠粒子群算法收敛速度更快,效率更高。将休眠粒子群算法和电导增量法结合构成的双算法模型,能够适应各种复杂遮阴情况下MPPT控制。使用MATLAB/Simulink仿真软件搭建了光伏发电直流变换器部分的仿真平台,以三种连续遮阴情况和环境渐变情况为仿真条件,验证了双算法模型在环境突变和渐变下的有效性,比较验证了休眠粒子群算法的快速收敛能力,以及强大的寻优能力。本文搭建了系统的硬件实验平台,在室外进行局部遮阴情况实验。实验结果说明了双算法模型能够及时找到最大功率点,并且维持最大功率稳定输出。