能源危机问题的日益突显使得新能源和各种可再生能源的开发利用逐渐成为人们关注的热点，而太阳能电池的不断更新换代以及电力电子技术的发展，又使得光伏发电从新能源领域中日益崛起，逐渐成为新能源利用的主流方向之一。　　光伏发电系统采用光伏阵列作为能量来源，当阵列处于不均匀光照时，会出现所谓的“热斑效应”以及遮阴支路端电压下降等一系列问题，常规的解决方法是采用旁路二极管和阻塞二极管来保障电池板的安全，使其不至于因“热斑效应”以及其他支路的倒灌电流而生热损毁，但却导致了发电效率的大幅下降。此外，当系统处于不均匀光照时，其伏安特性曲线呈现出多峰值的特点，常规最大功率点跟踪算法不再适用。因此，建立新的光伏阵列拓扑结构和控制方法，并寻找到更适合的最大功率点跟踪算法，进而实现在不均匀光照下既能够保障光伏阵列的安全，又能够最大限度地提升输出功率，对于提高光伏系统的可靠性、提升其发电效率都具有十分重要的意义。　　本文在查阅了大量国内外相关文献资料的基础上，提出了一种基于光伏电池控制装置和支路稳压装置的光伏阵列拓扑结构。该结构采用由Boost电路构成的支路稳压装置对每一支路的路端电压进行控制，取代阻塞二极管；采用由双向?uk电路构成的光伏电池控制装置对支路内部各电池板的工作电压进行控制，取代旁路二极管。该拓扑结构可以使每一块电池板都稳定工作于自身的最大功率点处，使系统在任何复杂遮阴条件下既能够消除“热斑效应”的影响，保障光伏阵列的安全，又能够以最大功率对外输出。此外，针对新拓扑结构的特点和要求，提出了对多维度、多峰值函数寻优能力更强的粒子群优化鱼群算法(Fish-Swarm Algorithm optimized by PSO，简称PSO-FSA)，并将其与标准粒子群算法以及基本人工鱼群算法进行比较分析，验证了新算法在对多维度、多峰值函数寻优时具有的优越性，并将其应用于不均匀光照下光伏系统的最大功率点跟踪。　　从工作原理出发建立一种新的太阳能电池Matlab/Simulink模型，并对“热斑效应”和倒灌电流等过程进行了仿真验证。采用该模型对本文所提出的新的最大功率点跟踪算法和光伏阵列拓扑结构在各种复杂光照条件下进行仿真分析，验证了该系统能够准确寻找并稳定工作于各种复杂光照下的最大功率点，从而证实了本文所提出的算法和拓扑结构的可行性和有效性。