随着大量新能源发电系统接入电网,其输出功率波动性大的特点导致“弃风弃光”现象时有发生。将电网消纳不掉的风电、光电与氢储能技术相结合,建立风光互补发电制氢储能系统,为解决过剩电能消纳问题提供一种方法。制氢效率的高低是决定整个制氢储能系统的适应性的关键,高效的制氢效率能够更好地利用可再生能源。首先,对可再生能源、氢储能技术以及发展现状,进行广泛的资料收集和文献检索,分析、对比各种储能技术的可行性、适用性、技术特点,提炼出风光互补与储能一体化运行模式的关注点。以制氢效率为导向,依据风力发电、光伏发电、水电解制氢气和压力储存氢气的工作原理和流程,构建对应的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK环境中对风光互补发电下联合制氢系统模型进行仿真、分析。其次,通过对系统整个环节的运行条件和工艺参数的的优化组合,对仿真数据进行归纳、分析,从而获取影响制氢效率的若干因素,如光照总辐射量、环境温度、风速和电解槽温度等,以及不同因素在不同环节对制氢效率的影响特性,运用模糊综合决策方法筛选出影响系统制氢效率的决定性的因素。最后,针对影响制氢效率权重最高的光照总辐射量,根据太阳能光伏的工作特性,在现有最大功率跟踪控制(Maximum Power Point Tracking,MPPT)方法的基础上,以进一步提高踪精度为目的,提出了一种经神经网络优化的MPPT复合控制算法,实现了光伏系统快速和高精度的跟踪要求。通过仿真分析、并与单一的模糊控制算法比较,两种控制算法结合的光伏MPPT复合控制算法可以更快速、准确对最大功率点进行跟踪,追踪精度更高,验证了该复合控制算法的可行性。