光伏太阳能热泵(PV-SAHP)通过利用太阳辐射资源向用户提供生活热水的同时进行光伏发电。辐射与温度对系统运行特性有很大影响,能够基于使用需求,根据太阳辐照度与环境温度变化及时调整控制策略,对实现系统高效运行有重要意义。本文研究基于控制策略下系统启动和变容量控制方法对系统运行特性的影响,寻求最优控制方法。基于集总参数分区计算方法建立PV-SAHP系统动态数学模型,编写系统循环仿真计算程序,为之后系统运行过程的模拟分析和神经网络预测控制模型的建立提供系统功耗、发电功率和制热量仿真数据;搭建基于PLC和变频器、R22制冷工质的可变频PV-SAHP热水器系统,在不同天气工况和压缩机运行频率条件下进行了多次实验验证,验证系统仿真循环模型的准确性,并为之后综合控制策略实验提供平台。在南京地区全年环境工况下,模拟处于一天内最佳环境工况时段时系统压缩机频率变化对系统性能的实际影响。结果显示,由夏至冬压缩机频率的降低对系统运行全程平均性能系数提升的影响逐渐减小,但全年工况范围内系统性能系数整体仍随压缩机频率的降低而提升,系统制热能力受环境工况以及压缩机调节范围的双重限制;白天时段内系统的总发电量受压缩机频率影响较小,因此可将系统性能系数作为该系统的主要评价指标。根据模拟结论针对灵活变动的系统实际可用加热时段制定综合控制原则:在系统全程以最低压缩机频率运行仍可在实际可用加热时段内完成任务的情况下,寻找可用加热时段内平均环境工况最佳的时段;否则,根据环境工况变化和压缩机调节能力建立能应对加热时长不断变化的实时变容量控制策略,保证加热总时长不超预期的情况下系统能耗最优。根据控制原则中不同制热情况,结合逐时天气预报制定对应的控制系统启动时刻和变容量运行的控制策略。其中,最佳启动时间控制策略通过系统性能预测模型在实际可加热时段内计算最佳启动时刻,控制系统以最低运行频率按时启动;实时变频控制策略则根据加热时段内天气状态的变化和压缩机制热能力调用系统性能预测模型分配加热各时段的制热量,调用频率预测模型根据各时段内制热量目标实时控制压缩机的运行频率。控制策略中基于BP神经网络算法的系统性能预测模型和实时压缩机频率预测模型由全范围环境工况、压缩机频率变化值的系统仿真数据训练得到。根据控制策略分别开发了基于实验台控制系统的最佳启动时刻预测控制程序和实时变频控制程序,在不同天气状态变化情况下对PV-SAHP系统各控制策略进行实验验证。将实验结果分别与传统的系统启动和变容量控制方法的模拟结果进行对比,结果显示:综合控制策略在环境工况较差的情况下系统COP可达3.53,在环境工况较好的情况下可达6.93,在各种不规则变化的环境工况中系统整体的能源输出因子提升率为5.37~37.39%,且能根据用户时间需求精确控制加热时长。