太阳能作为新能源的一种,能够有效地缓解能源与环境危机。但是,目前太阳能发电的利用效率比较低,供电的稳定性不高,原有的控制算法不能很好地解决这些问题。而大步长的扰动观察法跟踪速度快,牛顿法跟踪精度高,因此,本论文以最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法为研究目标,结合两种控制算法的优点,给出一种基于扰动观察法和牛顿法相结合的改进算法,在跟踪速度、跟踪精度和稳定性方面都有了一定的提升。首先对光伏发电系统中光伏电池的工作原理进行了一定的介绍,分析了光伏电池的等效数学模型,通过数学模型来反映外界条件对光伏阵列输出特性的变化规律。并基于此等效数学模型建立光伏电池的仿真模型,分析了外界条件的变化对光伏阵列输出特性的影响,得出光照强度越强、环境温度越低,则输出功率越高的结论,说明了MPPT研究的重要性。然后分析了MPPT的基本原理以及常见的经典的MPPT算法和几种改进算法,主要有恒定电压法、电导增量法、扰动观察法、改进的电导增量法和改进的扰动观察法等,并详细分析了每种算法的工作原理,工作流程和优缺点等。并对扰动观察法和电导增量法进行了建模仿真,主要分析了跟踪步长对最大功率点跟踪的影响,最终得到步长越小,跟踪速度越慢,但跟踪精度和稳定性越好的结论,从而确定了相对折中的步长0.005。最后,针对原有算法的不足,本文给出了一种基于扰动观察法和牛顿法相结合的算法,在算法的初期采用大步长的扰动观察法迅速达到最大功率点附近,当第一次改变扰动方向时,采用牛顿法进行最终最大功率点的确定。建立基于Boost电路的仿真模型,与扰动观察法和变步长扰动观察法进行仿真对比分析,验证了该改进算法的优越性,最后设计了一种基于改进算法的自动调节受光角度的光伏发电装置。