1.一种区域光伏发电量计算方法，包括以下步骤：⑴光伏电站历史运行数据和历史气象数据收集；⑵利用PSO粒子群算法优化的BP神经网络建立光伏系统运行温度预测模型：①以包括实测太阳辐照度、环境温度、环境湿度、风速的气象数据作为输入，实测的运行温度作为输出，利用BP神经网络建立BP神经网络运行温度预测模型，并进行训练；②将NWP数值天气预报中的气象数据输入到训练好的BP神经网络运行温度预测模型，得到预测的运行温度，并将该预测的运行温度与实测值进行比较，分析误差；③采用PSO粒子群算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化，以预测误差最小为目标函数，逐步优化预测模型的参数，获得最佳阈值和权值，即得优化后的光伏系统运行温度预测模型；⑶计算光伏电站瞬时功率 P ：其中： ； ； ； ；式中： 为实际的最佳工作电流，单位A； 为实际的最佳工作电压，单位V； n 为光伏组件个数； I m 为光伏电池标况下的最佳工作电流，单位A； U m 为光伏电池标况下的最佳工作电压，单位A； S 为NWP辐照度数据，单位W/m 2 ； S ref 为标况下的辐照度，单位W/m 2 ； a ， b ， c ，为补偿系数； T 为预测的运行温度，单位℃； T ref 为标况下的温度，单位℃； e 为自然对数底数，取2.718；⑷考虑光伏系统效率，得到未来某一段时间内光伏电站预估发电量 E ： ；式中： m 为月份数； d 为天数； η 为光伏发电综合效率，取85.35%。
2.如权利要求1所述的一种区域光伏发电量计算方法，其特征在于：所述步骤⑴中光伏电站历史运行数据包括光伏电站实际运行过程中的功率数据以及阵列运行温度数据；历史气象数据是指包括太阳辐照度、环境温度、环境湿度、风速的气象数据以及对应的NWP数值天气预报数据。
