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传统的化石能源是有限的,并且人们也越来越认识到对环境保护的重要性。各个国家逐渐注重对新能源光伏发电的投入与开发,然而,光电的转换效率低下一直是世界范围的问题,因此增加光伏系统的输出功率极其的重要。为了提高光伏电池的输出功率,可以采用传统的算法和智能算法使光伏电池输出保持在最大功率。传统的算法容易陷入局部最优值而追踪不到全局最优值,而智能算法通过改进可以避免陷入局部最优值的问题。本研究采用智能算法中的粒子群算法,并对该算法进行改进以提高追踪的准确度和快速性。最后对光伏发电并网系统的逆变器的调控方法进行分析,提出一种基于PI调控方法的比例复数积分组合的调控谐波抑制方法,既能实现快速的对光伏系统并网电流的追踪,又能对低次谐波起到抑制的作用,进而能够满足电网对电能质量的要求。展开的工作如下:(1)分析光伏发电系统各种类型和结构组成,然后从理论上剖析了光伏电池的工作原理及其常见的数学模型,重点研究局部阴影对光伏阵列的影响,通过在光伏电池两端并联旁路二极管,从而解决光伏发电系统中的热斑问题。(2)光伏电池串联连接以模拟光伏阵列,并且在其两端并联旁路二极管,设定不同的照明强度以模拟局部阴影对光伏阵列的影响,得出在受到遮挡的时候,光伏阵列所表现出来的电压和功率特性。(3)对光伏最大功率跟踪的传统方法和智能算法进行比较分析。传统的最大功率跟踪方法对于阴影下的光伏最大功率追踪时易于陷入局部最优值,误差较大。比较多种智能算法后本研究选择粒子群算法,并通过对种群的粒子进行优化和设置线性变化的惯性权重进行改进,最后搭建Matlab/Simulink仿真系统验证改进粒子群算法能够迅速的追踪到全局的最优值,并且当光照条件发生变化时也能追踪到新的全局最优值。(4)光伏发电系统中存在着大量的低次谐波,PI调控器能够实现对直流量无静差的追踪,PCI调控方法可以对特定频率的谐波进行补偿来降低电网中的谐波含量,本研究采用PI调控和比例复积分(PCI)调控相结合的方法,将并网电流的总的谐波含量从传统的PI调控方法的3.85%降到1.56%,并且能够很好的消除两个调控器相互作用引起的耦合问题,增加系统的鲁棒性,进而能够满足电网对电能质量的要求。