随着全球能源紧缺问题日益严重,开发可再生新能源实现可持续发展已成为人们未来的发展战略。新能源产业中太阳能光伏产业是目前最具商业化开发前景的产业之一,太阳能光伏发电技术也已成为一个重要的研究领域,应用价值巨大。但太阳能光伏发电系统受外部环境因素影响,其发电量具有波动性、间歇性和不可调度等特点,并网后会增加电网调度的难度,从而对电网造成危害。因此,加强光伏发电的能量预报研究对于电网安全及经济调度有重要意义。本文针对太阳能光伏发电系统中能量预报问题进行深入研究,对预测理论不同模型的适用情况及各个模型的优缺点进行了深入的探讨,并提出ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)-小波分析组合光伏发电能量预报分析模型。该模型结合光伏发电特点,在ARIMA模型进行一阶差分后,将得到的残差项进行小波消噪处理,一方面可以保障原始数据的完整性,能确切的反映出真实情况,另一方面可以使数据更为平滑,从而避免了多次差分的不良影响,同时还能修正残差项得到更为准确的预测结论。该模型还引入天气类型与季节类型的区分识别,分析发电量变化的规律,使模型更具科学性,从整体上提高模型能量预报精度。最终将得到的预测结果做了科学的误差分析,能够更清晰明了的反映出该模型的优势。运用ARIMA与小波分析相结合的光伏发电能量预报模型对武汉新城国际博览中心光伏电站采集的数据进行实验分析,结果表明,该模型简单,计算量小,预测值和实际值基本一致,具有较好的可行性,而且用该模型预测能够达到工程应用上的要求,对进一步解决实际工程问题具有很好的应用前景。