太阳能作为一种新能源越来越受到各国的重视。光伏电池本身具有较强的非线性特征,因此最大功率点跟踪是光伏电池研究的一个重点。本文以光伏并网发电系统作为研究对象,具体研究内容如下。首先,系统地论述课题研究的背景以及研究现状,对光伏并网发电系统的原理和基本组成部分进行了简单地介绍。其次,对光伏电池的工作原理进行分析并且推导出工程实际中光伏电池输出特性的表达式。在此基础上对光伏电池进行建模,并且对仿真的结果进行了分析,实验结果表明简化的工程电池模型可以较好地反映出光伏电池的特性。然后,分析了最大功率点跟踪的原理并对比了常用控制方法的优缺点。论述了 BP神经网络以及遗传算法的原理,利用遗传算法优化BP神经网络,将大变异的思想引入遗传算法,提出了大变异遗传算法优化BP神经网络的最大功率点跟踪方法。构建了 LGA-BP的最大功率点跟踪的模型并进行仿真。从仿真结果可以看出,较传统的方法而言,改进后的方法能够更好地跟踪到光伏电池的最大功率点。最后,构建了基于SPWM的电压型并网逆变器控制的三相双级式光伏并网发电系统。对逆变器的控制策略进行研究分析,选用的为双环控制策略,外环采用的是电压控制策略,内环采用的是电流控制策略。选取的光伏系统的拓扑结构为两级能量变换结构,前级为DC-DC变换实现了最大功率点跟踪,后级为DC-AC变换实现并网逆变。在Matlab/Simulink平台搭建了整个光伏并网发电系统的仿真模型。实验结果表明此光伏并网发电系统能够实现与大电网的友好并网。