随着科学技术的迅速发展和能源危机的不断加重,人们越来越重视寻找新能源。光伏由于有种种优点被人们普遍利用。随着光伏电站的大规模兴起,配套的监控设备也在逐步完善。人们已经不仅仅满足于现场观测各种实时数据,而是希望更科学智能地管理电站。电站作为一种新能源,不同于传统的常规能源,由于其发电功率的间歇性波动,成为并网的一大瓶颈。如何在保证安全的情况下,最大限度的消除功率波动给电网带来的影响已经成为研究的热点。如何将功率预测与电站的监控管理有机的联系在一起是本文研究的重点。本文首先介绍了光伏电站监控系统的研究现状,论述了功率预测作为光伏电站监控有机组成的重要性。结合现场实际情况对系统总体框架和功能进行了详细设计。其次,考虑到光伏电站布线不方便,选用了无线通信模块WiFi和GPRS进行数据的传输,详细叙述了通信过程。通过协议TCP、UDP的比较,提出了一种通信协议,来解决通信过程中存在的数据丢包和实时性问题,再次,利用灰色关联法寻找历史数据中与待测日相似度较高日期,通过BP神经网络训练后,得出待预测日的发电功率。通过与传统的算法与物理算法比较,得出此算法的适用范围。最后,利用C++builder6.0构建了电站本地监控,完成了科学管理电站的要求。