本發(fā)明涉及一種基于粒子群算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電量的預(yù)測方法。該預(yù)測發(fā)明實(shí)現(xiàn)了太陽能光伏發(fā)電量的預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了粒子群算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)神經(jīng)系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，該預(yù)測系統(tǒng)包括粒子群算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)優(yōu)化的模塊、優(yōu)化后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練模塊和訓(xùn)練結(jié)束后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模塊。該預(yù)測方法結(jié)合粒子群算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)點(diǎn)，有效地提高了預(yù)測精度，減少了預(yù)測誤差，為光伏發(fā)電的大規(guī)模并網(wǎng)提供技術(shù)支持，而且具有可移植性，只需要進(jìn)行簡單修改，可以為風(fēng)能和其他新能源提供發(fā)電預(yù)測。