在复杂应用环境中，光伏阵列面临局部阴影导致输出功率曲线（P-U曲线）出现多个极值点的问题，同时，传感器精度和采样精度等实际应用限制也引入了量测噪声。这些因素影响了光伏阵列的稳定性和效率。为了减小噪声干扰，递推最小二乘估计方法被用于削弱量测噪声的影响，提升测量精度。接着，采用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）进行最大功率点跟踪（MPPT），该算法相较于粒子群算法具有更好的鲁棒性和较简易的控制策略。

人工蜂群算法通过模拟蜜蜂觅食的行为，在搜索过程中能够有效地探索整个解空间，从而准确地找到全局最大功率点。在应用该算法时，能够避免因局部极值点导致的跟踪失败，同时保证在复杂环境下的稳定性与精度。通过仿真和实验验证，该MPPT控制策略能在多种实际环境中有效提高光伏阵列的能量输出，并且在应对噪声和阴影等因素时表现出较强的适应性和鲁棒性。