太阳能是一种取之不尽,用之不竭的清洁能源,是目前主要的新能源利用方式之一。然而光伏发电具有受天气影响严重、昼夜发电量波动明显、缺乏转动惯量、缺少阻尼特性等特点。由于上述特性,光伏发电系统在并网运行后会对并入地区电网的运行造成一定的影响,而且光伏发电系统在并网运行后存在着难以追踪最大发电功率、功率预测困难等问题。因此本文以某实际光伏电站为研究对象,通过数学推导搭建其仿真模型。随后从定性和定量的角度出发,分析讨论了该项目并网后对地区电网的影响。最后,针对光伏电站并网后的最大功率跟踪和功率预测问题分别进行了研究。主要研究内容如下:首先,对太阳能电池的发电原理进行了分析并推导了光伏电池的数学模型。详细介绍了河北省某光伏电站,包括其地理位置、装机容量、站内参数及并网方式等。通过对该光伏站进行容量对比、出力分析,对并网变电站进行无功配置分析,对并网系统进行稳定计算等,分析得出了该站并网后对地区电网调峰、调压及暂态稳定的影响。然后,提出了一种基于模糊控制的扰动观察法以跟踪光伏系统的最大功率。改进后的算法不但可以同时兼顾功率跟踪精度与算法响应速度,还可以避免原方法在接近最大功率点后所产生的振荡及误判现象。同时,基于前文所搭建的光伏电池数学模型,在MATLAB/Simulink中搭建了光伏系统最大功率跟踪仿真模型,验证了所提模糊扰动跟踪法的有效性与优越性。最后,基于BP神经网络算法和粒子群算法提出了一种组合的功率预测模型。该模型将预测日前一天各小时的实际光伏发电量、预测日前一天及预测日最高温度、预测日前一天及预测日天气类型作为训练样本进行光伏系统功率预测。通过选取六组典型天气类型进行预测结果分析,证明了该算法的有效性也对某些时刻产生预测误差的原因进行了分析。