综述：提升光伏制氢效率：MPPT与电解控制策略的比较分析

这篇综述系统比较了光伏制氢系统中最大功率点跟踪（MPPT）与质子交换膜电解槽（PEMEL）控制策略，涵盖传统（P&O/INC）、智能（FLC/ANFIS）、优化（PSO/GWO）及混合方法（PSO-P&O），指出混合策略在动态环境下虽高效但硬件成本高，为可再生能源制氢系统设计提供了技术选型参考。

　　

背景

全球光伏装机容量快速增长，中国计划2030年风光装机超12亿千瓦。然而，光伏发电与用电需求的时空错配导致弃光问题突出。氢能因其高能量密度（热值达化石燃料2.7倍）和清洁特性，成为解决新能源消纳的关键载体。光伏电解系统通过太阳能→电能→氢能的转换，实现跨季节储能，但其多变量、非线性特性对控制策略提出挑战。

光伏制氢系统原理

系统核心包含光伏组件、电解槽、控制系统和储氢单元。光伏板的I-V/P-V曲线受光照和温度影响呈非线性，需通过MPPT控制最大化输出功率。电解槽中，质子交换膜型（PEMEL）因响应快、效率高成为研究重点，但其运行中温度与物化性质变化易引发故障，需精准控制。

连接方式对比

• 直接耦合：成本低但需电压电流严格匹配，适用性受限；
• 间接耦合：通过DC/DC或AC/DC转换器灵活调节，DC总线系统可提升MPPT效率至99%（斐波那契搜索法），但当前市场电解槽多为AC供电。

MPPT控制策略进展

传统方法

扰动观察法（P&O）和电导增量法（INC）结构简单，但在局部遮阴下易陷入局部最优（稳态误差<2%），动态响应慢（200ms）。

优化算法

蚁群算法（ACO）、鲸鱼优化（WOA）等能处理多峰曲线，全局搜索能力强，但计算负担大（收敛时间100-200ms）。

智能控制

• 模糊逻辑（FLC）：适应不确定性环境，跟踪精度达93%；
• 模型预测（MPC）：多变量控制优势显著，动态误差<1%，但求解耗时。

混合策略

PSO-P&O组合将跟踪效率提升至96%，GWO-P&O响应速度更快，但需高成本传感器和算力支持。

PEM电解槽控制技术

PID控制

基础PI控制器响应50ms，但动态超调>10%；改进的模糊PI通过经验调参提升鲁棒性。

鲁棒控制

超螺旋滑模（STSM）抗干扰强，稳态误差<1%，有效抑制高频抖振。

故障容错

主动容错控制（AFTC）在100ms内识别压力阀故障，固定时间容错（FTFTC）缩短50%调整周期。

系统级协同

引入储能单元和DC总线稳压策略，氢效率自适应控制使电解槽在70%以上高效区间运行，但需平衡电池SOC与瞬时功率对寿命的影响。

结论与展望

当前控制策略多聚焦单一目标，未来需解决多设备耦合与天气动态协同问题。混合MPPT（如PSO-SMC）和预测容错控制（如MPC-FTC）是突破方向，但需优化计算复杂度以适配大规模应用。光伏制氢系统的"电-氢"柔性转换，将为碳中和目标提供关键技术路径。