在能源危机和环境污染日益严重的今天,光伏发电成为世界各国竞相追逐的可再生能源之一。然而,影响太阳能光伏发电进入大规模商业化应用的主要障碍是光伏电池和组件的生产成本过高,致使光伏发电的度电成本与火力发电的度电成本比值竟高达8-10倍。而影响发电成本的因素主要有太阳能电池组件的制造成本及寿命、能量转换效率,其中能量转换效率是太阳能电池开发的关键因素,因此太阳能电池转换效率的研究对光伏电池行业未来的发展有着重要的意义,然而影响太阳能电池转换效率的因素有很多,本文主要是通过对光伏组件工作特性的实验与仿真来研究最大功率跟踪方法和组件质量波动这两个因素。　　首先,分别介绍了太阳电池工程用数学模型(四参数数学模型)和六参数数学模型,并对这两种数学模型中的主要参数随环境温度变化和光照强度变化的关系做了概括。分别用这两种数学模型对实验测得的四条光伏电池伏安特性曲线进行拟合,从中选取四十个取样点,分别比较它们在所有取样点和最大功率点附近取样点的功率差值,分析得出四参数数学模型模型要优于六参数数学模型。　　其次,对现有常用的最大功率算法作了介绍和分析,并指出这些最大功率跟踪算法主要是基于光伏系统的电源特性以及其输出功率曲线的单峰性的特点提出来的,应用于非均匀光照条件下带有旁路二极管的光伏阵列时,由于光伏系统输出功率曲线的多峰性会使算法失效,从而降低光伏系统的转换效率。之后又对此时光伏系统的输出性能做了模拟与分析,并做出推断,为多峰最大功率跟踪算法的研究提供了参考。　　最后,通过实验发现光伏组件质量波动即电参数不一致,导致焦耳热不同,表现为电池温度波动。由此我们认为将温度分布的相对误差作为组件质量波动的量度具有一定合理性,并通过实际测量并结合模拟方法,给出了一种光伏组件质量波动的评估方法,并初步估算一个标称5kW的光伏阵列由此所导致的功率损失。研究结果表明,光伏电池组件质量波动对光伏阵列性能有显著影响,减小光伏系统的组件质量波动可以有效减少功率失配,提高光伏系统的光电转换效率。