由于传统能源的大量消耗,寻找新的且可再生能源,成为社会急需解决的重大课题,随着新能源的兴起,各国开始投资光伏发电产业并制定相应的政策以刺激光伏发电产业的发展,光伏发电成为新能源发电的主力军。光伏发电的核心问题在于寻找最大功率得到最大效益。当光伏阵列在局部阴影的条件下,P-U曲线呈现多峰型,传统算法会陷于局部最优从而失效,不能搜寻到真正的最大功率。而现有的智能算法虽然能够追踪,但是在搜索时间上不占优势。因此本文采用改进灰狼算法,并研究该算法如何应用到光伏发电系统最大功率点跟踪中。完成的主要工作如下:(1)对现有跟踪算法分析对比对比分析传统跟踪算法与其他智能算法,分别针对各自出现的问题引入灰狼算法;通过公式推导与计算分析,本研究采用改进灰狼算法。该算法优化了原算法的收敛因子,加入了动态权重,并将改进后的灰狼算法应用于局部阴影下光伏阵列最大功率点的跟踪。(2)建立局部遮阴仿真模型并进行仿真测试针对传统算法(电导增量法)在阴影遮挡光伏阵列时不能追踪到全局最大功率的问题,在MATLAB/Simulink中搭建最大功率点跟踪模型,设定串联遮挡一块光伏电池,串联遮挡两块光伏电池两种遮阴情况,分别在两种情况下与改进灰狼算法相比较,绘制功率-时间曲线,分析实验结果,得出传统跟踪方法不能追踪阴影时最大功率的结论;针对原始灰狼算法与改进灰狼算法搜索时间的问题,设定并联遮挡两块光伏电池,并联遮挡三块光伏电池两种遮阴情况,绘制功率-时间曲线,对比原始灰狼算法与改进灰狼算法搜索时间,验证改进灰狼算法在速度上的提升。(3)实物平台验证测试为了验证改进灰狼算法在实际光伏发电系统的效果,采用V-SUN-S4000型光伏发电实训平台进行测试,平台包括光伏供电系统、逆变与负载系统以及实时数据监测系统。光伏电池工作的额定电压为17.6 V,额定电流为1.14 A。分别设置遮挡一块光伏组件和遮挡两块光伏组件两种阴影状态,经过多次实验,在实时监测系统中测出光伏输出功率曲线,验证了算法在局部阴影时能够追踪到全局最大功率。总之,无论是仿真结果还是试验平台验证,在局部阴影下,改进灰狼算法均能表现出良好的追踪结果。说明改进灰狼算法追踪效果好,搜索时间快,有效得到提高了光伏阵列的发电效率,对今后光伏发电系统具有重要的应用价值。