能源的利用在人类社会前进步伐上不可缺乏。随着科技的发展,不可再生能源不断的消耗,传统能源已经不能满足人类的需求,新能源的研究成为热点。作为绿色、新型、可再生能源的代表,太阳能的前途无疑是光明的,未来可能成为不可再生能源的替代品。目前对太阳能最主要的利用方式是光伏发电,光伏发电中关键技术之一是最大功率追踪算法。近年来广大学者对其进行研究与探索,其中对理想情况下光伏阵列的最大功率追踪的研究尤为广泛。然而,实际生产生活中,由于各种因素比如树叶,乌云,建筑物等的遮挡,光伏阵列容易受到不均匀的光照,光伏阵列的输出不再呈现单峰特性,而是具有多个极值的曲线。在此情况下,传统的最大功率跟踪技术容易搜寻到局部最大功率点,影响了光伏发电的效率。因此,对遮阴情况下光伏阵列的最大功率跟踪技术的研究具有重要意义。针对传统最大功率控制算法在光伏阵列遮阴情况下易追踪到局部最大功率点的缺陷,本文针对不同光伏发电规模提出了不同的算法:我国西部光伏发电站大多是采取集中式大型光伏发电的形式,因此采用基于环境参数的改良粒子群算法。粒子群算法作为一种新兴智能算法,适用于多峰特性曲线的最大值查找。我国中东部建筑物密集,一般使用的是分布式光伏发电形式,对每块光伏电池进行最大功率跟踪,随后串并联在一起。本文提出了一种基于功率变化的三点变步长扰动观察法。将上述两种方法在MATLAB/Simulink进行仿真分析,结果表明提出的两种算法都能比较迅速的追踪到最大功率点,动态性和稳定性都非常优良。随后本文还设计了具体的电路以及对应的软件对基于功率变化的三点变步长扰动观察法进行验证,实验结果证明其可行性。