1、能源是人類社會持續(xù)發(fā)展的物質基礎和動力來源，而全球的化石燃料儲量日益減少，并面臨著枯竭的危機。此外，化石燃料的大量燃燒嚴重影響了環(huán)境，開發(fā)利用綠色可再生能源迫在眉睫。其中清潔可再生的太陽能受到了廣泛的關注，光伏發(fā)電產業(yè)在未來也有著良好的應用前景。本文研究的重點是將光伏發(fā)電系統(tǒng)作為研究對象，對局部陰影條件下光伏陣列最大功率點跟蹤算法進行研究。
　　本文在 matlab/simulink中搭建了光伏電池等效電路的仿真模型。分析了光伏陣

2、列在均勻光照下和局部陰影條件下的輸出特性曲線的變化規(guī)律，為局部陰影條件下光伏陣列的最大功率點跟蹤算法設計打下基礎。
　　對比分析了幾種傳統(tǒng)的MPPT算法，分別是恒定電壓法、電導增量法、擾動觀察法以及模糊控制法。并對電導增量法和擾動觀察法進行了仿真分析。
　　當光伏組件出現(xiàn)局部陰影遮擋或光照不均勻時，光伏陣列的輸出特性將發(fā)生改變，此時的P-U特性曲線將呈現(xiàn)多峰值現(xiàn)象，傳統(tǒng)的基于單峰P-U特性曲線的MPPT算法將失效，很難準確地

3、跟蹤到全局的最大功率點。為解決該問題，本文提出了一種基于支持向量機回歸與擾動觀察法的MPPT融合算法。其中利用了粒子群算法和遺傳算法對支持向量機回歸預測模型進行了參數(shù)優(yōu)化。該算法利用支持向量機的全局優(yōu)化、泛化性能高的特點，并結合擾動觀察法的控制簡單、容易實現(xiàn)的優(yōu)點來實現(xiàn)最大功率點的跟蹤。仿真結果表明，在真實的光照、溫度以及光照突變等外界條件下，該新型融合算法與傳統(tǒng)的擾動觀察法相比，光伏陣列在局部陰影下不會陷于局部峰值，能迅速準確的搜尋到