随着人类社会经济的飞速发展,能源和资源的消耗速度越来越快,节约能源,保护环境已经成为人类可持续发展的必要条件,因此,风能太阳能混合发电系统的研究与开发有着极其重要的应用意义。新能源发电的是一项庞大而极其复杂的系统工程。太阳能、风能均具有能量密度低、随机性、间歇性特点,单独的光伏、风电或风光互补发电系统难以提供稳定的电能输出,若加入储能装置能明显有助于改善这一缺陷,但这会大大加大了系统的投资。当前,国内外在设计风光互补发电系统时主要还是采用经验估算设计,这样大大增加投入成本,造成资源的严重浪费。如何使得光伏电池及风力发电机发挥最大的潜能,又避免过多的投资浪费是亟待解决的问题。针对这些问题,本论文着重论述了风光互补发电系统中智能蓄能的一些控制策略。本文首先根据风光混合发电系统的结构和功能划分若干子系统,将整个系统分为风力发电、光伏发电、储能、能量管理、逆变等子系统,并阐述了各子系统的基本结构、基本原理以及相应的数学模型。介绍蓄电池超级电容器混合储能的设计方案,并对混合储能系统进行了较为深入的研究。本文阐述储能的重要性,分析能量的优化调度、可靠调度、以及高效经济调度。介绍了遗传算法(GA)的发展历程、应用现状,以及算法的基本流程和基本构成要素,分析了改进算法(IGA)的性能。根据风光互补发电系统智能蓄能控制策略应解决的问题和复杂性,介绍优化调度的基本原则、方法和要实现的目标,结合混合发电系统的具体情况给出了混合储能控制系统的数学模型,综合系统可靠性的要求、经济调度方法和改进后的遗传算法,对混合发电系统的控制策略做了简单的仿真,结果表明达到了一定的预期效果。本文设计了以PIC16F877为核心的控制系统的硬件电路和相关软件,可以实现系统的充放电控制,实时检测,通信以及显示等。最后总结了本文研究的成果和创新性,并对接下来的科研方向提出了个人的一些意见和看法。