在不可再生能源日渐减少的今天，太阳能、风能等可再生能源渐渐得到了人们的重视。而光伏能源的波动性和间歇性，导致光伏并网后会对电网的安全稳定性带来影响。所以，本文研究了大规模光伏能源发电功率的预测及光伏并网后系统有功功率的控制，将不可控转为可控，实现真正的清洁能源发电。　　首先，分析了影响光伏发电站发电功率的两个重要因素:太阳光的辐照强度和当日环境温度。在此基础上，提出用神经网络的算法来拟合上述各影响因素与光伏电站发电功率的关系。在MATLAB软件中建立预测模型，通过对比BP神经网络和LMBP神经网络的预测结果，验证了LMBP神经网络方法建立光伏电站发电功率出力特征模型的可行性和有效性。　　其次，将基于LMBP神经网络的功率预测方法应用于实际光伏发电站，建立了包括预测数据库、人机界面、数据采集平台、短期光伏功率预测模块等子系统在内的光伏并网短期功率预测系统。该功率预测系统可以预测次日0-24时的光伏发电功率，便于调度机构制定发电计划，获取光伏功率波动情况，选择合理的调度资源，以及安排光伏发电站机组的检修计划。　　最后，考虑到光伏能源具有很大的波动性、随机性、间歇性和不可控性，光伏并网后将对电网带来冲击，本文研究了光伏能源并网的有功控制系统。主站端的实时调度系统根据光伏功率的预测信息，获取预期的光伏波动情况，结合系统实时运行情况，选择合理的调用资源类型;光伏发电站端执行发电计划，选择合适的功率控制模式以跟踪光伏功率波动。在PSCAD软件中建立了包含光伏有功控制模型的系统一次电路模型，通过仿真，验证了该有功控制系统能够实现光伏资源的可控，减小光伏波动对电网的影响，改善电网调频效果，提高电能质量。