高精度太阳跟踪技术对提高太阳能光热发电效率尤为关键。当前太阳跟踪精度受到了以下两个问题的制约:一是用于闭环运动控制的太阳位置检测的精度,二是太阳跟踪装置固有的系统误差。本文围绕高精度太阳位置检测和太阳跟踪装置系统误差分析及补偿进行研究,对于提高太阳跟踪精度具有重大意义。本文利用图像检测方法来提高太阳跟踪系统中太阳位置检测的精度。首先利用高分辨率的图像传感器获得太阳图像;其次对图像进行均值滤波、直方图双峰法分割以及Canny边缘检测获得图像中太阳边缘点;再次设计了两种太阳光斑中心检测算法——基于频率分布的圆弧检测算法和基于最大契合度的圆弧检测算法。在实验中,基于频率分布的圆弧检测算法对模拟多云图像检测的平均误差为0.325′,最大误差为1.08′;基于最大契合度的圆弧检测算法对模拟多云图像检测的平均误差为0.715′,最大误差为1.775′。基于该结果,本文选择精度更高的基于频率分布的圆弧检测算法作为最终算法用于太阳位置检测,用太阳图像数据进行实验的结果符合期望。结果表明:该算法可以有效解决多云天气的光斑中心检测问题,且对于高精度的太阳位置检测具有一定的理论与实践意义。针对双轴跟踪系统存在系统误差的问题,本文基于D-H参数法及坐标变换方法建立了双轴跟踪系统运动学模型,用MATLAB仿真分析镜面法线、俯仰轴、方位轴偏移方向对系统跟踪结果的影响,以及三者的综合随机误差对跟踪结果的影响,最后运用粒子群算法对系统误差进行了补偿。结果表明:系统跟踪误差与镜面法线、俯仰轴线、方位轴线的倾斜都有一定关系,且误差一般随时间变化;当随机给定系统综合误差时,跟踪误差多在中午变化较快,在其余时间变化较缓;运用粒子群算法及运动学模型可有效解决误差补偿问题,对于提高太阳能跟踪系统的精度有一定理论价值。