随着化石能源的日渐枯竭和环境问题的日趋严重,能源危机和环境污染的问题不断凸显出来。太阳能作为一种储量丰富、清洁安全的可再生能源越来越受到人们的广泛关注。太阳能光伏发电是利用太阳能的一种重要形式,最大功率点跟踪(MPPT)技术是提高光伏发电系统能量利用效率的关键措施。然而在实际运行中,太阳能光伏阵列有时会受到云层、树木、建筑物等的遮挡导致光伏阵列工作在局部阴影情况下。在局部阴影情况下,光伏阵列的功率输出特性曲线呈现出多个极值点的现象,此时传统的MPPT算法容易错误地跟踪到局部极值点而导致算法失效,造成光伏阵列输出功率的损失。为此,本文对局部阴影情况下的光伏阵列MPPT控制技术进行了研究,主要工作内容如下:(1)在光伏电池等效电路模型的基础上,建立了光伏阵列在局部阴影情况下输出功率的数学模型,并在Matlab/Simulink中搭建了光伏阵列仿真模型。进一步通过理论推导与仿真分析,讨论了局部阴影情况下光伏阵列的P-U曲线极值点的数目与局部阴影种类之间的关系。(2)对均匀光照情况下常用的传统MPPT算法进行了总结和归纳,并分析了各自的优势和不足。研究了传统MPPT算法在局部阴影情况下追踪最大功率点的性能,在Matlab/Simulink中搭建局部阴影情况下的光伏阵列MPPT仿真模型,通过仿真实验论证了传统MPPT算法在局部阴影情况下的局限性。(3)提出一种基于天牛须搜索的多种群协同进化粒子群算法(BAS-MPPSO),解决了粒子群算法存在收敛速度慢、跟踪精度低且容易陷入局部极值点的问题。该算法将多种群协同进化策略和天牛须搜索算法引入到粒子群算法中,利用天牛须搜索算法全局寻优性能好以及多种群协同进化策略寻优路径优、不易陷入局部极值的优点来提高粒子群算法的全局寻优性能和收敛速度。(4)将BAS-MPPSO算法应用于局部阴影情况下的光伏阵列MPPT控制中,在Matlab/Simulink中对基于BAS-MPPSO算法的MPPT控制策略进行仿真实验,并与粒子群算法进行对比分析,仿真实验结果验证了基于BAS-MPPSO算法的MPPT控制策略的准确性和高效性。(5)搭建了5k W光伏并网发电系统实验平台,并完成了MPPT控制算法的实验,实验结果验证了本文所提算法在局部阴影MPPT控制中的有效性。