由于世界能源结构变革后,太阳能占比地增加导致如何提高光伏微网发电效率成为研究热点问题。实际工程应用中,光伏设备所处的环境复杂多样导致其输出特性呈现多个峰值。传统跟踪控制方法并不能在此复杂环境下完成极值追踪,一些经典智能控制方法虽然能够满足追踪要求但是算法复杂度较高、追踪性能较差。本文在总结前人不同的研究成果基础上,分别提出一种基于改进蝴蝶算法的MPPT（最大功率点跟踪）控制方法和一种基于改进蚁群算法的MPPT控制方法。同时,为了分析光伏微网输出特性和验证提出策略的有效性设计并搭建了光伏微网软件分析平台。本文的创新性研究可以总结为:第一,首先针对光伏微网在不同外在环境下的输出特性及失配现象进行机理分析,接着从电路原理上分析了光伏微网MPPT追踪过程以及追踪成功的必要条件。然后针对光伏微网MPPT系统的数值建模问题分为两部分分别进行求解。其一是光伏阵列仿真模型的建立,此处本文采用了两种方式,分别是基于光伏电池四参数模型的参数辨识和基于Matlab/Simulink仿真模型输出特性的多项式拟合。其二是DC-DC控制电路的仿真模型建立,针对该模型本文分别从Boost电路和Buck电路两种情况逐个建立状态空间表达式、求解微分方程进行解决。第二,首先针对失配环境下光伏微网系统极值追踪中存在的全局最大功率点问题进行介绍。其次,提出一种基于改进蝴蝶算法的跟踪控制方法。该方法针对经典蝴蝶算法参数复杂度较高、初始值随机性引起光伏输出功率震荡较大两个方面分别引入了不同的改进策略。然后,在光伏微网软件分析平台上对提出的控制方法进行多组重复实验并对实验结果进行分析,验证了提出控制方法的有效性。最后将该改进策略应用于真实光伏设备实验中也得到了同样的验证。第三,针对全局最大功率点跟踪问题,提出一种基于改进蚁群算法的光伏微网极值跟踪控制方法。该方法从降低经典蚁群算法中转移概率复杂度和减少光伏微网输出功率震荡两个角度考虑分别引入改进策略。最终在光伏微网的软件分析平台以及真实光伏设备的实验结果中都验证了提出改进策略的有效性。