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💥第一部分——内容介绍

基于光伏MPPT+蓄电池储能+风机发电互补的电解槽恒功率PEM制氢模型研究

摘要：本文构建了包含光伏MPPT、蓄电池储能及风机发电互补的电解槽恒功率PEM制氢仿真模型。模型通过光伏最大功率点跟踪技术提升光伏利用率，采用电压电流双闭环控制实现蓄电池储能的灵活充放电，结合风机发电形成风光储一体制氢电源。电解槽采用功率外环加电流内环控制策略实现恒功率制氢，母线电压稳定在800V。仿真结果表明，该模型在光伏出力波动时仍能维持制氢功率稳定，波形平滑，验证了风光储互补制氢系统的可行性与高效性。

关键词：光伏MPPT；蓄电池储能；风机发电；PEM电解槽；恒功率制氢；风光储互补

1 引言

随着全球能源结构向可再生能源转型，氢能因其清洁、高效、可存储的特性成为能源转型的关键载体。光伏制氢技术通过将太阳能转化为电能驱动电解水制氢，是实现可再生能源大规模存储与利用的有效途径。然而，光伏发电受光照强度、温度等环境因素影响，具有间歇性和波动性，直接接入电解槽会导致制氢效率不稳定。为此，引入蓄电池储能系统与风机发电模块，构建风光储互补制氢电源模型，通过多能源协同优化实现电解槽恒功率制氢，成为当前研究的热点。

本文基于MATLAB/Simulink平台，构建了包含光伏MPPT、蓄电池储能及风机发电的电解槽恒功率PEM制氢仿真模型。模型通过光伏最大功率点跟踪（MPPT）技术提升光伏利用率，采用电压电流双闭环控制实现蓄电池的灵活充放电，结合风机发电形成风光储一体制氢电源。电解槽采用功率外环加电流内环控制策略，确保在复杂工况下维持恒功率制氢，母线电压稳定在800V。仿真结果验证了模型在光伏出力波动时的稳定性与高效性，为风光储制氢系统的实际应用提供了理论依据。

2 系统架构与控制策略

2.1 系统拓扑结构

系统采用直流母线架构，主要由光伏阵列、Boost变换器（集成MPPT）、蓄电池储能单元（双向DC/DC变换器）、风机发电模块（AC/DC整流器）、PEM电解槽及直流母线（800V）组成。光伏阵列通过Boost变换器接入母线，蓄电池通过双向DC/DC变换器实现充放电，风机发电经整流后接入母线，PEM电解槽直接连接母线实现恒功率制氢。系统拓扑如图1所示。

图1 风光储互补制氢系统拓扑结构

（此处可补充示意图，描述光伏、风机、蓄电池、电解槽与母线的连接关系）

2.2 控制策略设计

2.2.1 光伏MPPT控制

光伏阵列采用变步长扰动观察法（P&O）实现最大功率点跟踪。该算法通过实时监测光伏输出电压与电流，计算功率变化率，动态调整Boost变换器的占空比，使光伏工作点始终接近最大功率点。与传统固定步长P&O算法相比，变步长策略在光照突变时能快速收敛，减少功率震荡，提升跟踪效率。

2.2.2 蓄电池储能控制

蓄电池采用电压电流双闭环控制策略。外环为电压环，通过PI控制器调节母线电压至800V，生成电流参考值；内环为电流环，通过PI控制器跟踪电流参考值，控制双向DC/DC变换器的占空比，实现蓄电池的充放电管理。当光伏出力不足时，蓄电池放电补充功率；当光伏出力过剩时，蓄电池充电存储能量，维持母线功率平衡。

2.2.3 PEM电解槽控制

PEM电解槽采用功率外环加电流内环控制策略，实现恒功率制氢。外环为功率环，通过PI控制器调节电解槽输入功率至设定值（如5kW），生成电流参考值；内环为电流环，通过PI控制器跟踪电流参考值，控制电解槽的等效负载或DC/DC变换器，确保输入电流与电压满足极化曲线要求，实现恒功率运行。该策略能有效抑制光伏波动对制氢功率的影响，提升系统稳定性。

2.2.4 风机发电控制

风机发电模块采用最大功率点跟踪（MPPT）技术，通过调节永磁同步发电机的转矩或变流器的占空比，使风机工作在最佳叶尖速比，最大化捕获风能。输出交流电经整流后接入直流母线，与光伏、蓄电池协同供电。

2.3 能量管理策略

系统采用分层能量管理策略：上层为功率分配层，根据光伏预测功率、蓄电池SOC及电解槽功率需求，制定蓄电池充放电计划；下层为执行层，通过各模块控制器实现功率分配指令。具体逻辑如下：

1. 当光伏出力≥电解槽功率需求时，多余功率为蓄电池充电；
2. 当光伏出力<电解槽功率需求时，蓄电池放电补充功率；
3. 当蓄电池SOC达到上限或下限时，调整电解槽功率或限制风机/光伏输出，保护蓄电池寿命。

3 仿真模型构建

3.1 光伏模块建模

光伏阵列采用单二极管模型，考虑温度与光照强度对输出特性的影响。模型参数包括开路电压（Voc）、短路电流（Isc）、最大功率点电压（Vmp）、最大功率点电流（Imp）及温度系数。通过查表法或解析式模拟光伏P-V曲线，为MPPT算法提供输入。

3.2 蓄电池模块建模

蓄电池采用等效电路模型，包含欧姆内阻、极化内阻及电容，模拟充放电过程中的动态特性。模型参数包括标称容量、充放电效率、SOC计算方法（安时积分法）及老化模型（循环次数与容量衰减关系）。通过电压电流双闭环控制实现SOC的精确估算与充放电管理。

3.3 PEM电解槽模块建模

PEM电解槽建模需考虑电化学极化、欧姆极化及浓差极化对电压的影响。模型采用经验公式描述电压-电流特性：

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3.4 风机模块建模

风机建模采用空气动力学模型，考虑风速、桨距角及叶尖速比对输出功率的影响。模型输出为机械功率，通过永磁同步发电机模型转换为交流电，经整流后接入直流母线。风机MPPT控制通过调节发电机转矩或变流器占空比实现。

3.5 仿真参数设置

仿真参数如表1所示：

4 仿真结果与分析

4.1 标准工况测试

在均匀光照（1000W/m²）与恒定风速（10m/s）条件下，系统输出波形如图2所示。光伏输出功率稳定在10kW，风机输出功率稳定在8kW，蓄电池SOC保持不变，电解槽功率稳定在5kW，母线电压波动<0.5%，验证了模型在理想工况下的稳定性。

4.3 风机启停工况测试

模拟风机从运行状态（8kW）突停至0kW，系统输出波形如图4所示。风机功率降为0，蓄电池放电补充功率，电解槽功率维持5kW不变，母线电压波动<1.5%。当风机重新启动后，蓄电池停止放电，验证了风机启停对系统稳定性的影响及蓄电池的调节能力。

图4 风机启停工况下系统输出波形

（此处可补充波形图，描述风机功率突变时各模块响应）

5 结论与展望

本文构建了基于光伏MPPT、蓄电池储能及风机发电互补的电解槽恒功率PEM制氢仿真模型，通过分层能量管理策略与多环控制技术，实现了风光储制氢系统的稳定运行。仿真结果表明，模型在光伏波动、风机启停等复杂工况下仍能维持电解槽恒功率制氢，母线电压波动<2%，验证了风光储互补制氢技术的可行性与高效性。

未来研究可聚焦于以下方向：

1. 引入人工智能算法（如深度学习）优化能量管理策略，提升系统对复杂工况的适应性；
2. 开发非贵金属催化剂与高耐久性PEM膜，降低电解槽成本，推动规模化应用；
3. 结合实际风光资源数据，构建大规模风光储制氢微网模型，评估其经济性与环境效益。

📚第二部分——运行结果

新能源专题（七）基于光伏MPPT+蓄电池储能+风机发电互补的电解槽恒功率PEM制氢模型（仿真模型+参考文献）

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🎉第三部分——参考文献

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