1.基于改进粒子群算法与模糊算法相结合的MPPT方法，其特征在于，在标准粒子群算法的基础上改变粒子追寻极值的方式，粒子通过两个极值来更新：第一个极值是每个粒子本身到目前为止所能找到的最优解，称为个体极值；另一个极值是在当前时刻下所有粒子中最优粒子所处的位置，称为当前最优极值；该算法的具体公式如下所示：假设粒子i在k时刻处于电压 此时其对应的输出功率Pik；粒子j为时刻k下所有粒子中输出功率最大的粒子称为当前最优极值，其电压为nbk，输出功率为Pjk； 代表k时刻时粒子i所能搜索到的最优位置称为个体极值， 为k时刻下粒子i的电压改变量；函数f代表模糊控制算法；ω为惯性权因子；c1、c2为加速系数；r1、r2为[0，1]内的随机数；

该方法具体包括如下步骤：

步骤(1)、初始化全部N个粒子，包括粒子的位置和初始速度；

步骤(2)、计算粒子i适应度，即获取粒子i所对应的输出功率；

步骤(3)、将粒子i的在k时刻的适应度与之前所有时刻的适应度作比较，若该粒子位置更优则更新个体极值，记为步骤(4)、比较粒子i与粒子j适应度，若粒子i适应度较差，则按照公式(2)更新下一时刻位置；并将粒子j按照模糊算法进行更新下一时刻位置；并记录此时的粒子的速度信息，为下一时刻粒子状态的更新做准备；

步骤(5)、判断粒子群中是否还有粒子的状态信息没有更新，若存在则置i＝i+1,返回步骤(2)，否则转步骤(6)；

步骤(6)、判断是否满足终止条件，如果满足终止条件或迭代的步数超过最大设定值则停止计算，并输出此时的最优位置；若不满足终止条件且迭代步数未超过最大值，则寻找在当前时刻内的最优粒子j,记其电压为nbk，并置k＝k+1,i＝1,返回步骤(2)继续计算。

2.根据权利要求1中所述基于改进粒子群算法与模糊算法相结合的MPPT方法，其特征在于，将改进粒子群算法与模糊算法相结合，其结合方式为：在改进粒子群算法中当粒子为最优位置粒子时，利用模糊算法进行位置信息的更新。