光伏电站发电量预测是实现电站运维和电网调度的关键前提。本项目基于相似日晴朗系数修正法研究环境因素对光伏发电量的影响权重，采用神经网络和残差修正法结合进行发电量预测建模，并结合模式识别和欧式距离筛选相似日及权重修正，有效提高了发电量预测的精度。 项目基于网页端界面开发的光伏电站中短期发电量预测系统(如下图1和图2系统工作界面)具有监测过程方便快捷、应用广泛、对其他设备依赖性弱等特点，极大拓宽了光伏发电量预测模块的实际工程应用范围。该光伏发电量预测系统能够解决光伏企业现实问题，具有较强的企业应用价值和社会价值，适合在光伏企业进行推广应用。 截止目前，该项目研究过程中已申报受理发明专利3项,该光伏发电量预测系统可应用于光伏发电企业，实现对企业电站发电量的可靠预测，也为其他相关决策提供参考依据，一定程度上推动了光伏电站朝着智能化方向发展。