光伏发电系统最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)控制是一种以提高光伏输出功率、改善太阳能利用率为目的的控制思路。传统的最大功率跟踪方法已经可以较好的实现单块电池板的光伏最大功率跟踪，但面对太阳能电池组的多峰值输出特性，现存在的MPPT方法还不能达到满意的最大功率点搜索性能。在分布式系统中也存在类似的功率跟踪问题。　　针对局部阴影状态下光伏电池组呈现的多峰值功率输出特性，采用标准粒子群算法作为最大功率点跟踪主导策略，结合模糊控制器根据光伏电池组特性对粒子群参数进行整定，同时考虑到算法中粒子的多样性问题，提出了基于模糊控制的改进粒子群光伏最大功率跟踪控制方法，以下简称为改进粒子群算法，最终达到期望的跟踪目标。将改进粒子群算法引入分布式光伏发电系统中，优化分布式系统最大功率跟踪性能。　　利用以单个光伏电池数学模型为基础得到的不同拓扑结构下光伏阵列的数学模型，在Simulink中搭建模拟光伏模块和仿真电路模型，在不同光照环境下对现有的最大功率跟踪算法和改进算法进行编程及仿真实验，同时在分布式仿真模块中仿真改进算法下的分布式系统输出性能。　　研究结果表明，改进粒子群算法与现有最大功率跟踪算法相比，在提高跟踪精度的同时缩短迭代时间，同时对于不同环境有很强的适应能力和灵活性，是针对局部遮阴情况下光伏阵列最大功率跟踪的最优算法。仿真结果同时证明，调整后的算法可以较好的完成分布式系统的最大功率跟踪控制，在节省了分布式系统建造成本的同时，保证了系统的理想功率输出。