随着光伏发电的迅猛发展,光伏发电的市场定价改革势在必行,可是当前光伏发电市场上网电价仍然依靠国家政策性补贴,导致发电成本居高不下。为了进一步激活光伏发电市场,本文根据光伏发电的出力预测建立日前市场调度模型,并进行了相关典型天气模式下的定价模式探讨。对未来日的光伏出力做出预测,是光伏电站参与日前市场的基础。故本文首先对光伏出力预测的类别和方法进行了介绍,并重点介绍了 BP、ELMAN和PSO-ELMAN神经网络。通过比较,选取了 PSO-ELMAN神经网络来进行四种典型天气下未来日的光伏出力预测。针对光伏出力具有随机性的特点,参照火电并网的竞价机制,本文建立了光伏电站参与日前市场的电价模型。然后,利用果蝇算法,结合出力预测的数据和日前市场的电价模型,进行了相关的仿真分析。即四种典型天气下的区域小型电源的购电成本对比和总成本相等前提下的光伏补贴电价反推。算例分析表明,相较于固定的光伏补贴电价,四种典型天气下的日前市场出力申报模式使得系统购电成本呈现出不同程度的下降;当总成本相等时反推出的光伏补贴电价相对于固定补贴电价呈现出不同程度的上扬。本文的建立了日前市场出力申报模型,并结合实验平台实测数据进行了相关仿真研究,希望能够为后续政策的制定提供一定的参考依据。