在光伏發電系統中，光伏電池的利用率除了與光伏電池的內部特性有關外，還受使用環境如輻照度、負載和溫度等因素的影響。在不同的外界條件下，光伏電池可運行在不同且惟一的最大功率點（Maximum Power Point，MPP）上，因此，對于光伏發電系統來說，應該尋求光伏電池的最優工作狀態，以最大限度地將光能轉化為電能，即需要采用最大功率點跟蹤（Maximum Power Point Tracking，mppt）技術.本文根據光伏電池最大輸出功率與光照度的關系，建立了基于Boost電路的mppt仿真模型，采用擾動觀測法，通過調整DC-DC電路的占空比實現了最大功率點追蹤。使用Matlab/Simulink 工具，在輻照度恒定和階躍變化的情況下，對mppt進行了仿真分析。1光伏電池的特性光伏電池實際上就是一個大面積平面二極管，其工作可以圖1的單二極管等效電路來描述1，光伏電池的特性方程如式（1）所示。
化石能源日趨枯竭，核能發展受限，能源問題愈來愈成為全人類所不可避免的一個嚴峻挑戰。光伏發電技術是太陽能利用的主要形式。基于提高太陽能轉換效率的最大功率點跟蹤（Maximum power point tracking，簡稱mppt）的提出與應用為光伏發電系統的優化利用提供了堅實的基礎。本文針對mppt技術開展了細致的工作計劃，完成了以mppt控制器為核心的光伏發電系統設計和仿真，較好地解決了能量轉換低下的問題。首先，總體介紹了光伏發電系統。其次，闡述了光伏發電系統基本原理。然后就mppt控制器的實現部分-DCDC變換電路，闡述了電路CCM工作模式，利用兩種方法對Buck和Boost電路進行了建模和仿真分析.Boost電路設計簡便、可升壓，且能夠保證一直工作于CCM下，具有更實用的特點，更進一步地，說明了傳統mppt算法的實現原理和控制流程，仿真研究表明改進型變步長擾動觀察法在光強變化時具有較好的跟蹤控制性能，但是溫度變化時跟蹤效果差。針對傳統算改進型擾動觀察發法不能很好地響應環境的變化同時存在嚴重振蕩，偏差較大的情況，提出一種人工智能控制方法--模糊控制法，進行系統分析，模糊控制規則確定以及FIS編輯器參數設置等，完成了系統的設計。最后搭建出光伏發電mppt人工智能控制系統的仿真模型，設置相關參數。通過仿真結果的比較和分析驗證了模糊控制法的有效性和可行性。
