随着化石能源资源的逐渐枯竭以及人民群众对美好生态环境的日益期盼,大力发展清洁能源等可再生能源技术引起了世界各国的广泛关注。其中,太阳能发电由于无污染、分布广泛、永不衰竭的特点已经在全世界范围内得到了大范围推广。为了提高光伏发电系统的效率以实现间接减少成本,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制技术不可或缺。光伏发电设备通常建在开旷、阳光充足的户外环境中,有些大型光伏阵列是由数十块甚至上百块光伏电池串并联组成。因而如此大面积的光伏发电系统不可避免地会受到云、灰尘等的局部遮蔽,这导致了光伏阵列的输出特性曲线上存在多个局部最优。MPPT控制技术需要解决的问题就是如何快速准确地跟踪到全局最大功率点,从而提高光伏发电系统的效率。本文在分析光伏发电的背景和意义的基础上,介绍阐述了几种经典MPPT控制算法,利用Matlab/Simulink对光伏阵列(photovoltaic array)分别处于均匀光照和局部阴影条件下的输出特性进行了仿真分析。在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性曲线呈现多峰特性,传统的MPPT控制算法由于无法区分局部最优和全局最优,可能会陷入局部最优而导致效率大幅度降低。为了解决这一问题,本文提出了一种基于改进灰狼优化-黄金分割的混合控制算法,首先采用改进的灰狼优化算法进行全局搜索确定全局最大功率点的大致位置,然后采用黄金分割算法在前期搜索的基础上进行局部搜索。在不同阶段采用不同控制策略,实现了全局搜索和局部搜索之间的协调。此外针对传统的重启判别方法存在失效的问题,本文提出了一种基于类P-U曲线斜率的新型重启判别方法以增强MPPT系统应对光照突变时的可靠性。最后,利用Matlab/Simulink搭建了基于Boost电路的MPPT仿真平台,并且设计制作了基于TMS320F28335控制的硬件实验平台。通过仿真和实验验证了,基于改进灰狼优化-黄金分割的混合控制算法能够在局部阴影条件下快速准确地追踪到全局最大功率点,提高了光伏发电系统的效率。