当今世界,能源消费与环境保护之间的平衡正逐渐被打破。在人们大力开发和利用传统能源的同时,环境问题也变得日益严重。近年来,以太阳能为发电能源的光伏电池(Photovoltaic cells, PV),具有资源丰富和环保的特点,在世界各地得到了广泛的应用,然而,间歇性和波动性问题仍然制约着光伏电池的发展。与此同时,固体氧化物燃料电池(Solid oxide fuel cell, SOFC)作为一种极具发展潜力的发电技术,也正逐渐受到各国重视。将PV和SOFC结合起来联合供电,不仅能够解决光伏电池单独发电所具有的间歇性和波动性的问题,同时也能够提高发电系统的发电效率。因此,PV和SOFC联合发电是缓解当今世界环境问题和能源问题的有效方式。研究该联供系统具有重要的理论和实际意义。本文在国家自然科学基金项目的支持下,对PV/SOFC联供系统进行研究。选择PV和SOFC为发电单元,并结合电解槽、储氢罐和功率转换等装置,设计了一套PV/SOFC联供系统。在系统设计方面,本文合理选择系统单元模块,建立了相应的数学模型和仿真模型。在系统优化方面,研究了PV最大功率跟踪控制,结合负荷预测技术,对PV/SOFC联供系统进行了能量管理控制研究。完成的工作内容包括：第一,分析了PV/SOFC联供系统各模块单元的运行原理,建立了数学模型,并在4ATLAB/Simulink仿真平台上建立了各模块单元的仿真模型。第二,对光伏电池的最大功率跟踪控制进行了研究,论述了扰动观察法、增量电导法和模糊控制法三种最大功率跟踪控制方法,比较分析了三种方法的优缺点,并在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了相应的仿真模型,选用增量电导法进行仿真分析,经验证,该方法能够快速准确地进行最大功率跟踪控制。第三,介绍了三种短期负荷预测神经网路算法,借助MATLAB神经网络工具箱建立了BP神经网络和RBF神经网络模型,并利用所选负荷样本数据对神经网络进行训练和预测,对两种算法的预测结果进行了对比分析,验证了两种算法进行负荷预测的有效性,为研究系统能量管理控制提供技术支持。第四,结合负荷预测技术和发电单元的特点,设计了PV/SOFC联供系统的能量管理策略,并在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了联供系统整体仿真模型。为了验证该联供系统的可靠性,本文选用实际用户负荷数据,在光照充足和不足两种情况下对系统进行验证。经验证,该联供系统能够满足用户用电需求,具有很高的可靠性和稳定性。综上所述,本文主要对PV/SOFC联供系统进行了结构设计和理论仿真研究,在设计的过程中,以问题为导向进行了分析、整理和简化,着重研究了系统构建和设计的一些方法。