为了缓解能源危机和环境保护的双重压力，可再生能源的研究和开发受到人们的普遍关注，太阳能因其获取及使用上的特点成为应用研究的重点。光伏阵列的转换效率是太阳能应用过程中需要解决的核心问题之一，最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)技术作为解决这一问题的有效手段成为业界研究的热点。目前，常见的MPPT算法有恒定电压法、扰动观察法、电导增量法和动态阻抗匹配法等，这些控制方法的共同特点是：通过观察光伏阵列输出特性的变化，逐步找到最优值，完成最大功率点的跟踪。然而，上述方法存在系统的跟踪速度和稳态性能相互矛盾的问题。本文针对该问题进行研究，提出了基于模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)的MPPT方法。
　　首先介绍了光伏系统的基本组成及其分类，重点分析了光伏电池电路，并对其简化以获取光伏阵列的数学表达式；在Matlab/Simulink中建立了光伏阵列的模型，对不同光照和温度条件下光伏阵列系统进行仿真，为后续模型预测控制和最大功率点跟踪的研究奠定了基础。
　　其次，介绍了MPPT算法和实现MPPT算法的Boost电路的工作原理，并通过Boost电路的等效电路获取其数学表达式，从而建立Boost电路的数学模型；进一步对恒定电压法、扰动观察法等四种常用的MPPT算法进行了分析。
　　在此基础上，MPC作为MPPT控制的方法，从原理、现状等方面对该算法进行了详细的介绍，提出基于条件触发策略的MPC控制算法，旨在提高系统的在线计算速度和减少在线计算量，并对其稳定性作了分析。
　　最后，在Matlab/Simulink中建立了光伏发电系统模型，分别对P&O、IC、DIM、基于传统MPC控制方法和基于触发条件策略的MPC控制方法进行仿真，通过对各种方法控制效果的仿真比较，验证了：采用基于条件触发策略在MPPT控制中的可行性与有效性。