在世界各国发展新能源的政策倡导下,光伏发电在全球电力生产中的占比与日俱增。然而光伏发电的波动性和间歇性对于高渗透率的并网型光伏发电系统却是一个棘手的问题。光伏功率预测技术成为了实现光伏发电系统有效管理和控制的关键技术。本文首先介绍了光伏功率预测技术的研究现状和发展方向,简要阐述了光伏发电技术的基本原理和输出功率特性,深入研究了光伏发电输出功率与多元气象影响因子的相关关系。为了实现对光伏功率的有效精确预测,本文分析和比较了现有的太阳辐照度模型,基于前述相关性分析提出了一种新的太阳辐射有云模型,实现了对次日太阳辐照度的精确预测。在获得次日太阳辐照度预测值的基础上,设计和实现了基于遗传算法优化BP神经网络的光伏功率预测模型和基于GRNN神经网络的光伏功率预测模型。介绍了光伏功率预测系统在微电网中的应用和实践,使用摘箬山岛新能源微电网光伏发电系统历史运行数据和气象历史数据对光伏功率预测模型进行了训练,并验证了两种预测模型对次日光伏功率进行时间分辨率为15min预测的性能,具有较高的精确性和可靠性,能够满足工程实际需求。