摘要：隨著并網(wǎng)光伏發(fā)電容量的持續(xù)增加及多能源發(fā)電協(xié)同利用的需要,光伏發(fā)電功率的高精度預測對于提高規(guī)模化光伏發(fā)電的優(yōu)化調度和安全運行日益重要。為了解決單一預測模型精度低的問題,提出了一種基于季節(jié)氣象特征劃分的光伏發(fā)電多模型預測方法。通過不同季節(jié)下光伏發(fā)電系統(tǒng)的電氣特性和出力特性分析,說明了按照季節(jié)來劃分功率預測多模型的必要性。以某光伏電站為例,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立不同季節(jié)的光伏發(fā)電預測模型,通過遺傳算法優(yōu)化了季節(jié)模型參數(shù)。利用實測數(shù)據(jù)對2種功率預測方法進行了比較,結果表明,該方法能有效提高光伏電站的功率預測精度。