本文设计了一种针对太阳能、氢氧燃料电池、振动能为输入能源,超级电容、锂电池为储能器件,并基于决策树算法的多能源复合管理系统。在算法上使用sklearn开源平台建立了两种以CART为基础算法的决策树模型,这两种决策树模型都是为多能源复合管理系统服务的,两种模型中一个是储能优先模式,另一个是效率优先模式。在建立的过程中对输入边界和输出边界进行了边界条件的设置,将能源的输入反馈等信号抽象成了输入部分的特征向量,将充放电的路径控制信号抽象成了输出部分的特征向量。在储能优先模式中可以延长无能源时候的锂电池对系统外输出的负载周期;在效率优先模式中还添加了负载模式识别的特征向量,可以在不同负载中和不同能源输入中进行最大效率切换,能做到自识别。在上述两种决策树算法建立完整的情况下,根据不同能源输入特点进行了器件的选型,并且在器件选型的时候都是选择低功耗型号,制成了可以让两种模型都通用的能源管理决策板。其中能源管理决策板包括了前端能源采集部分、储能电路处理部分和核心MCU算法实现部分等,在此基础上将两种模型进行了算法的移植,并在移植中进行了sleep模式的低功耗处理,仅消耗m A级别的电流就可对多能源进行调度管理。此外还设置了通信指令集并建立了GUI交互平台,通过与多能源复合管理系统的交互通信,实现了对太阳能、振动能、氢氧燃料电池的实时管理和监测,增强了对多能源调度管理的可观测性。最终经过测试,效率优先模式下的效率比储能优先模式的效率要高得多,其中太阳能给锂电池的路径的效率可以达到55%以上,比后者模式下的效率高出近10%,而燃料电池给锂电池的充电效率可以达到30%以上,比后者模式的效率高出接近15%。