能源为万业之母。随着化石能源的日益减少，开发可再生能源势在必行。而太阳能发电以其零污染、储量大等优点成为新能源研究的热点之一。最大功率点跟踪(Maximum power point tracking简称为MPPT)技术是光伏发电的关键技术之一，这种技术能够最大限度地利用太阳能，从而提高了太阳能转换率，降低了投资成本，提高了投资回收率。当太阳能电池最大限度地对蓄电池充电之后，需要将直流电转换为家用电器所需的220V、50HZ的交流电，因此逆变电源也成为光伏发电技术研究的重要组成部分。本文以独立式光伏发电系统为研究对象，首先对光伏电池的特性进行简要的分析，然后在MATLAB/SIMULINK中结合光伏电池的特性来建立光伏阵列的仿真模型，接着介绍了逆变电源中的SPWM控制技术的原理和分类等，为后面MPPT的算法仿真及逆变控制提供了理论基础。对两种MPPT控制算法（占空比扰动法和模糊控制法）进行了研究。仿真结果显示，模糊控制法在环境发生迅速变化时具有更好的动态和稳态性能。针对模糊控制法的不足提出了模糊神经网络法，通过神经网络训练生成模糊推理系统，从而使光伏最大功率点跟踪更具科学性。本文选择Boost电路作为MPPT系统的主回路，并用MATLAB仿真验证其适用性。然后在PIC16F716中采用MPPT控制算法编程产生不同的PWM波来控制Boost电路的功率开关管的导通与关断。论文主要设计了光伏系统的正弦波逆变器，采用“推挽电路+高频升压+全桥逆变”的设计方案，其中硬件部分分为直流升压环节和逆变环节。软件部分是在PIC16F716中采用面积等效法编程产生SPWM波来驱动场效应管，使逆变电源输出准正弦波。最后对逆变器带负载进行测试，由示波器观察产生的正弦波失真度小，符合实际要求。