云南新能源开发前景十分可观,发展新能源对云南经济发展和产业结构调整有重要意义。但云南独特的高原山地地形给新能源消纳带来了极大的困难,在云南大理新能源调度管理示范点项目实施过程中发现两方面问题突出:一是高原立体气候条件下风电功率预测精度高而光伏功率预测精度低,导致大规模光伏电站集中并网困难;二是新能源站点分布分散,使得各个场站之间的协调配合问题突出,控制不当将导致欠调与过调,易导致风电/光伏送出通道闲置或弃风弃光。为此,制定光伏发电功率精准预测方案和将分散区域电厂按照一定的互补特性形成集群,按照集群进行统一调控是本文重点研究内容。论文提出了改进相似样本选取与特征提取的光伏发电功率短期功率组合预测方法和新能源集群动态划分方法,并采用云南大理新能源调度平台中的气象因素历史数据、光伏发电功率历史数据和风电短期预测功率数据对方案可行性进行了论证。论文具体工作如下:分别绘制四个气象因子与光伏发电功率曲线图直观分析各气象因素对光伏发电功率影响规律,并用样本距离相关系数度量各气象因素之间及其对光伏发电功率关联程度,找出主要预测影响因子,剔除非主要影响因子。针对最关键预测因子辐照度,从整体和局部刻画建立科学指标描述体系,并选取大理西村光伏电站辐照度历史数据,验证了指标体系的可行性。针对光伏预测困难,提出了一种光伏功率预测改进方案。第一步,对历史数据中野值识别并剔除,对剔除后数据和部分样本缺失数据使用插值方法进行数据补正;第二步,提出一种基于模糊聚类与粗糙集理论的气象因子影响权重计算方法,利用加权欧式距离的方式优化相似日样本选取;第三步,选取特定气象因子作为预测模型输入,对辐照度特征提取,并将提取结果作为预测模型输入信号达到降维目的;第四步,提出一种基于改进相似度统计量的神经网络组合预测模型。利用西村光伏电站历史数据进行MATLAB仿真分析,验证方法可行性。针对新能源电站分布分散,统一调控困难,论文首先解释光伏集群出力平滑性的内因,基于此定义趋势不一致性距离作为电站间距离度量标准。然后,以风电站、光伏电站次日的短期预测数据序列为输入,以满足电网拓扑约束、集群各站点出力互补、满足可控电源约束以及集群数目尽可能少为划分原则,采用聚类算法进行聚类。并对聚类结果进行评价,选取最佳聚类数,实现新能源电站的最优集群划分。最后,论文以大理新能源场站为划分对象,验证所提方案的有效性。