局部阴影的情况下的光伏阵列的最大功率点,具备了多个局部功率峰值和时变不确定以及非线性的特点。针对这些特点,本文应用现代状态估计理论,建成了光伏阵列输出功率动态模型,同时利用了交互多模型估计的算法,比较准确地跟踪了多峰功率多状态曲线,因而抑制了噪声,定位出最大的功率点,最后,提出了基于多模型状态估计的光伏阵列最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术。实验及仿真验证所提出的新MPPT控制策略其有效性以及正确性的特点,在有无阴影的情形下均能准确和快速地跟踪最大功率点,进而提高了光伏发电的效率。光伏发电系统多逆变器并网是本文的研究对象,在孤岛效应检测中引入了现代状态估计理论,同时提出一种新的方法,即基于PCC电压正弦状态估计的被动孤岛检测方法,推导出电压正弦波状态估计模型并离散化,利用强跟踪滤波器,随后对此电压状态进行实时监测。通过BP神经网络对实时状态参数变化进行识别,因此可对伪孤岛、孤岛以及正常情况下的不同现象进行区分辨别。通过对仿真及实验结果的分析,证明了此方法能够快速且有效地将孤岛检测出来。