全球变暖的加剧、化石燃料的枯竭以及成本效益高的制造技术的进步,使可再生能源成为一种可靠的能源。燃料电池、地热、风能、水力、生物质量和太阳能是领先的可再生能源。其中最有希望的是太阳能。太阳能利用光伏技术直接转化为电能。太阳能电池板与房屋、汽车、充电站和移动平台、抽水站等的集成在现实世界中提供了广泛的应用。太阳能的主要优点是成本低、可扩展性好、碳足迹小、维护少、机械疲劳小、安装快捷、无噪音、无污染。虽然光伏系统具有广阔的发展前景,但其固有的非线性特性、对运行条件的敏感性、不同的光照强度和温度使得这项任务具有挑战性。部分阴影(PS)会导致可用功率的严重损失。提高光伏系统生产率的最有效途径是引入控制系统,迫使光伏系统在最大功率点上运行。这种技术被称为最大功率点跟踪(MPPT)。MPPT技术被分为许多种类,有自己的优点和缺点。MPPT控制器的优点是MPP的快速跟踪、全局最大值(GM)检测和鲁棒性。本文提出了两种高效的基于生物激励的MPPT控制技术。本研究的主要目的是发展光伏系统的控制策略,以克服现有多点跟踪控制技术的缺点。首先,针对多点跟踪问题,在多点跟踪控制器上实现了一种基于群体智能的蝗虫优化(GHO)算法,将其余多种MPPT控制技术,如扰动与观测(P&O)、人工蜂群(ABC)、粒子群优化(PSO)、蜻蜓优化(DFO)、粒子群引力搜索(PSOGS)和杜鹃搜索(CS)优化算法进行了综合比较。在复杂的部分阴影(CPS)下,现有技术暴露了振荡功率损失、随机波动和慢跟踪等不足。为了提高算法的鲁棒性,本文将搜索跳过法与GHO相结合,详细比较分析了所提出的基于GHO的MPPT技术的有效性,并通过统计分析证实了所提出的GHO比现有的MPPT技术更为有效。结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,跟踪效率高达99.5%。相对而言,跟踪速度提高了 14-60%,振荡降低了 85%。因此,在避免MPPT技术的现有缺点方面取得了重大改进。其次,引入新的Harris-hawk优化算法(HHO),有效地跟踪最大功率。通过与P&O、PSO、CS和灰狼优化算法(GWO)的比较研究,展示了 HHO方法的有效性。根据合肥市的辐照度和大气实测资料,对4种不同情况进行了分析和统计分析。结果表明,HHO在跟踪最大功率方面具有优越的性能,在全局解上具有较快的收敛速度。跟踪时间提高15-20%,随机振荡减少94%是HHO的主要成果。