当前,全球气候变暖、能源形势越发紧张,能源短缺已经对人们健康生活和社会经济发展构成严重威胁。为寻求可持续发展,在未来国际竞争中占据主导地位,世界各国都在积极开发新能源。尽管我国资源丰富,但人口众多,人均不可再生能源储量较低,如果不增加可再生能源的使用比重,必将制约我国的经济和社会发展。在多种新能源发电类型中,太阳能光伏发电具有安全、清洁、可持续等明显优势,对于改善生态、保护环境的作用十分有利,因此,它受到越来越多国家的青睐,光伏发电具有分布广、获取容易,技术门槛较低的技术优势,随着世界光伏装机容量的不断上升,其规模成本也在不断降低。本论文探讨了大容量光伏电站并网的技术特征和方案研究,并在此基础之上探讨研究大容量光伏电站并网对地区电网短期负荷预测的影响。光伏发电的不确定性受气候、季节、天气等等原因影响很大,当地区电网中新能源占比超过一定限度时,这种影响降低了电网负荷预测的准确度,传统的电网负荷预测方法很难解决光伏发电随机性的问题。本文以铁岭地区鸡冠山光伏发电项目的设计为背景,通过对当地电网概况,电力负荷预测,电力平衡,接入系统解决方案演示,电气计算等的综合分析等得出最优并网方案,并在此基础之上研究讨论了光伏电站出力的随机性和不可控性给地区电网负荷预测带来的影响以及提高地区电网负荷预测准确率的常用预测方法,最后,针对以上问题本文提出了一种基于灰色Elman神经网络算法的短期负荷预测方法,用于预测区域电网的短期负荷。为了提高光伏电站连接到电网后区域电网负荷预测的准确性,经过与传统方法以及公司D5000系统负荷预测应用模块作对比,本文所提算法确实能够有效解决由于光伏电站并网后导致的负荷预测准确率降低问题,在中国新能源项目快速发展的背景下,为大容量光伏电站的未来研究和项目实施提供参考。该论文有图16幅,表12个,参考文献62篇。