随着“双碳目标”战略和“整县光伏”政策的推进,分布式光伏进入高速增长通道,支撑起新增装机的“半边天”。然而分布式光伏具有电站位置分散、数量众多、单体规模小、建设环境复杂多样等问题,对推进整县光伏友好接入带来了巨大挑战。为了给终端用户提供优质电能同时保证电力系统的安全可靠运行,需要对整县光伏发电功率进行准确预测并合理配置储能系统,以解决光伏发电随机性、间歇性和波动性短板,为有序推进整县光伏项目开发提供强力支撑。本文围绕光伏短期功率预测、整县光伏集群功率预测及跟踪光伏计划出力的储能优化配置三个方面展开研究,具体工作内容如下:（1）针对新建整县光伏项目因数据匮乏导致预测精度偏低问题,提出了一种基于数据增强的AM-GRU（Attention Model-Gated Recurrent Unit）光伏发电功率短期预测模型。首先采用WGAN-GP（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）模型学习真实光伏历史数据样本的分布,生成与原始样本相似的高质量新样本来扩充数据集以实现数据增强;在光伏数据增强的基础上,将AM与GRU模型结合以增强对数据样本中关键信息的处理能力,同时降低了模型复杂度。算例结果表明,所提组合模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度。（2）针对整县光伏集群出力的特殊性,提出一种考虑空间相关性的集群叠加法对整县光伏进行集群功率预测。首先采用基于EOF（Empirical Orthogonal Function）分解的凝聚层次聚类法对整县光伏进行子区域划分;再采用Kendall秩相关系数分析各电站光伏发电功率历史数据与对应子区域的相似性,选出相关系数较高的几个电站作为备选基准电站,并根据各电站的预测精度差异和行政区域划分进行综合比较,最终选择合适的基准电站;依据基准电站的预测功率和权重系数值升尺度得到每个子区域的光伏预测功率,最后对所有子区域的预测结果进行叠加从而得到整县光伏集群功率预测结果。算例结果表明所提方法可有效提升光伏集群功率预测精度。（3）为保证整县光伏的友好接入,需利用储能补偿光伏发电功率预测误差,从而跟踪光伏发电计划出力,为此本文提出一种考虑光伏发电功率预测误差不确定性的整县光伏储能优化配置方法,在补偿预测误差的同时减少配置成本。首先分析了整县光伏发电功率的预测误差,通过引入鲁棒机会规划约束来描述预测误差的不确定性;再以储能配置成本最优为目标,建立跟踪整县光伏计划出力的储能优化配置模型,并采用凸逼近方法将原模型转化为确定性模型进行求解。算例结果表明,所提方法在保证补偿效果的同时能最大提升储能配置的经济性。