摘要：提出一种基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法。首先对辐照度神经网络预测模型进行改进，通过降低输入维数、构造新预测因子以减少信息冗余和输入各分量间的多重耦合，实现数据特征的有效提取，并采用交叉验证优化其网络结构和参数；然后利用实测数据生成描述光伏电站功率特性的关联数据模型；最后根据辐照度等影响因子的预测值，通过关联数据模型映射得到发电功率预测值。仿真结果表明所述方法提高了预测的准确性。

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