随着“双碳”目标的提出以及化石能源的日渐枯竭,国家将继续重视对太阳能、风能等绿色可再生能源的利用。太阳能作为新型能源的代表,在我国的储量与发展潜力巨大。光伏发电是当前对太阳能最有效的利用方式,并且可以有效地减少传统火力发电方式产生的巨额碳排放量。目前,我国政府有意将光伏发电进行全民推广,来最大限度的利用太阳能这一优质能源。然而,光伏系统易受到光照强度、温度等外界环境的影响,导致发电效率偏低。为了提高光伏发电的效率,最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）技术随之诞生。MPPT技术可以使光伏电池的输出功率最大化,从而提高发电效率。本文选择光伏系统的MPPT技术作为研究课题,结合无模型自适应控制（Model-Free Adaptive Control,MFAC）方法,实现对光伏系统最大功率点的跟踪。本文主要研究内容如下:首先,在仿真软件里搭建了光伏电池的仿真模型,并分析了其不同外界环境条件下的输出特性。之后,介绍了本文选用的Boost变换电路,搭建了光伏系统仿真模型。基于光伏电池的输出特性,说明了MPPT技术的原理。重点分析了三种传统MPPT控制方法的基本原理与优缺点,并进行了仿真研究。然后,针对传统MPPT方法跟踪性能易受环境影响的问题,提出了一种无模型自适应MPPT控制策略。根据MFAC算法的需求,选择了控制系统所需的输入输出信号。利用输入与输出之间的关系模型获得了系统的等效线性化模型,并基于输出观测器设计了伪偏导数估计算法。考虑到控制系统中可能出现的输出参考信号与执行器性能不匹配现象,引入了一种抗饱和补偿器对输出参考信号进行补偿修正,再结合滑模控制以提高系统的稳定性。不同于传统MPPT方法,本文所提方法直接对占空比进行控制,控制性能更好。理论证明及详细的仿真验证了所提控制方法的可行性与优越性。此外,针对上述所提MPPT控制方法计算量偏大的问题,设计了一种基于事件触发的无模型自适应MPPT控制策略。通过对事件触发控制（Event-Triggered Control,ETC）的概述,确定了本文选用的ETC方法。针对系统输出信号,设计了事件触发机制,定义了事件触发条件与事件触发参数。该ETC控制策略虽然牺牲了一部分跟踪性能,但可有效减少控制器的计算负担。通过软件仿真验证了所提ETC策略的有效性。最后,针对事件触发机制导致的功率波动问题,对Boost电路进行了改进,使电感的取值随光照变化情况而改变。应用电感越大,对电流变化的抑制作用就越大这一原理,在系统初始阶段以及光照强度变化阶段,选用较小的电感;在光照强度不变时,选用较大的电感。这一举措,既能保证系统的跟踪速度以及跟踪精度,又能提高系统输出功率的稳定性,同时保留了事件触发控制的特性。该措施很好地改善了所提事件触发无模型自适应滑模约束MPPT控制器的跟踪性能,通过仿真验证了其有效性。