光伏功率预测方法是一种基于历史数据、气象信息和模型算法进行分析，评估未来光伏发电量变化趋势的技术。

随着光伏市场的快速发展，预测光伏发电的功率变得越来越重要。在光伏发电系统中，光照强度、温度和风速等气象因素与功率密切相关，变化的预测对于电网和发电企业的运营和管理至关重要。

主流的光伏功率预测方法主要有物理模型、统计模型和混合模型三种。

物理模型是基于光伏发电系统的物理原理建立的模型，主要考虑天气因素对发电量的影响，如光照强度、温度、风速、云量等。该模型需要光伏发电系统的基本设计参数、天气数据、站点信息等数据进行分析和建模。在该模型中，评估天气对发电量的影响是关键问题。物理模型可以有效提高功率预测的精度和可靠性，但需要大量的数据、参数和计算资源。

统计模型是基于数据分析和统计学方法建立的模型，通过历史数据中的模式、趋势、周期性变化等信息建立功率预测模型。统计模型一般包括时间序列分析、ARIMA模型、神经网络模型等。时间序列分析是在不考虑天气因素的情况下，仅通过历史发电数据建立模型；ARIMA模型是一种线性预测模型，也是一种时间序列法；神经网络模型则是利用非线性模型进行预测。此模型相比物理模型不需要大量的数据、参数和计算资源，但对于天气因素的考虑较少，预测的误差较大。

混合模型是将物理模型和统计模型相结合，建立起综合模型进行预测。通过物理模型能够纠正统计模型对气象因素的考虑偏差，使得预测更加准确。

针对不同的功率预测需求，可以选用不同的模型方法，或将不同的模型方法进行结合以提高预测精度。常用的光伏功率预测方法还包括天气预测数据的深度综合利用、影响因素因子分析以及预测算法的实时优化等。

光伏功率预测旨在为光伏电站的实际运营和管理提供可靠的预测策略，可以提前做好电网调度、降低电网运行风险、引导光伏发电市场的稳步发展。随着技术的不断进步和模型算法的不断更新，光伏功率预测将变得更加高效、精确和可靠。