光伏发电系统在实际应用过程中,由于天气的变化、周围建筑物、树木等有可能给光伏阵列带来局部遮阴。局部遮阴情况下光伏阵列输出最大功率减小,且功率输出特性曲线呈现多峰值,采用传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法可能会陷入局部最大值,降低电池利用率。为了提高光伏阵列的输出功率,研究适用于局部遮阴下光伏系统的最大功率点跟踪技术尤为关键。　　本文分析了光伏阵列中电池的工程数学模型及输出特性,又建立了局部遮阴下光伏阵列的仿真模型,通过输出特性分析局部最大功率点对应电压之间的关系,为确定遮阴下MPPT算法的最大扫描步长提供依据。由于粒子群优化算法(PSO)在全局寻优、多峰函数优化方面有良好性能,因此,适用于局部遮阴下光伏阵列多峰值MPPT控制。　　研究了粒子群优化算法的基本原理、设计流程及参数设置,为了减小跟踪趋于稳定时的电压波动和提高算法的灵活性,本文提出了一种复合模式切换的粒子群优化算法。根据电流条件判定阵列是否处于局部遮阴,条件成立时启动粒子群优化算法(全局模式),当各粒子之间工作电压差在一定范围时,切换到逐步逼近法(局部模式)搜索;判定条件不成立时,直接进行局部模式搜索。当步长小于定值时,算法结束,此时阵列工作点即为最大功率点。在无遮阴、局部遮阴以及可变遮阴情况下对算法进行实验,结果表明该算法能准确地跟踪到最大功率点。利用Chroma光伏模拟器软件对基本粒子群优化算法、本文所提算法进行动静态效率测试分析比较,结果表明,两种算法在光伏阵列输出特性为单峰值和多峰值时,均能达到很高的静态效率,多峰值动态效率都明显降低。