目前全世界的能源、环境问题越发突出,低碳与可持续发展已经成为近年来全球发展的共识。从现代科技发展看,光伏发电的开发与利用可能决定着未来人类的生活方式。光伏发电是将太阳能电池板视为能量转换元件,根据半导体的光生伏特效应,直接将太阳辐射转换为电能。太阳能具有免费、丰富、清洁、高效等优势,正是因为上述优点使光伏产业发展得到迅速提升。随着光伏电站容量的逐渐增大,光伏发电并入电网对其功率平衡产生很大影响。为此采用有效的光伏电站有功功率控制方法来降低功率波动对大电网的平衡,增强可调度性具有很大的积极意义。本论文的主要研究内容:1)在光伏发电功率预测上。本文采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光伏发电预测模型。首先对训练样本集进行天气类型的划分,然后将相同类型相同时刻的历史输出功率值,以及温度湿度等气象信息作为输入数据。接着对数据进行归一化处理,并选择核函数。采用遗传算法选择模型参数,利用得到的最有参数,进行训练,得到最小二乘支持向量机功率预测模型,最后选择四种类型的天气分别对整点的输出功率进行预测,验证并分析预测结果。2)在最大功率跟踪方面。本文针对定步长扰动观察法存在的不足,提出一种基于局部短路电流启动的自适应变步长最大功率跟踪方法。并搭建了MATLAB仿真模型,验证了该算法能提高启动速度和外界环境的敏感性,利用自适应扰动法调整扰动步长,改善了功率振荡。具有很好的静、动态性能。3)在有功控制策略上。由于太阳能电站有功出力受环境影响具有很大随机性,且配电网的用电负荷匹配也是动态变化。该动态变化特性使得光伏电站在配电网的出力调度及用电负荷匹具有不确定性,为克服传统的有功功率控制时逆变器转换损耗大、电能质量低等问题,提出了一种基于预测数据的经济优化分配法,光伏电站有功出力最大、当前投入逆变器数最小为目标函数,约束条件为1)光伏单元的功率输出值大于最小启动值且小于预测的最大功率值;2)功率输出值与电网调度值最小。当光伏电站最大可发的总功率小于电网调度值时,利用最大功率跟踪策略实现电站功率的满发;当光伏电站最大可发的总功率大于电网调度值时,采用本文提出的有功功率分配策略控制各并网逆变器的开断以满足调度要求。