能源和环境问题,是制约当今世界经济社会可持续发展的两个突出问题。随着全球范围内的能源紧缺和安全问题的日益突出,大力发展风电、光伏发电等新能源,实现经济可持续发展,已经成为世界各国应对气候变化的主要措施之一。光伏发电是一个新型的发电系统,其监控系统是光伏发电的重要组成部分,光伏监控系统的建设对准确掌握电站整体运行情况、完成性能评估、优化光伏电站设计等都起着重要的作用。而光伏发电预测功能将是监控系统高级应用的一项重要功能,是制定输配电方案的主要依据之一。光伏发电自动控制则是未来大规模光伏并网后保障电网安全稳定运行的主要技术手段。随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏监控系统逐渐成为一个重要的研究领域。本文主要以嘉兴分布式光伏智能调控系统为研究对象,结合嘉兴地区实际的分布式光伏并网现状,开发并完善了一种分布式光伏监控系统。以嘉兴分布式光伏智能调控的系统拓扑架构、功能设计、发电预测模型以及自动发电控制策略为研究对象,从光伏发电监控系统的总体架构设计、平台关键技术、系统功能模块设计、发电预测模型设计、自动发电控制策略等方面做了详细分析和研究。本文详细分析了嘉兴分布式光伏智能调控系统的拓扑结构、主站平台架构及其各个部分的工作原理,讨论了各系统数据接口的实现方法。分析了基于嘉兴分布式光伏智能调控系统的平台关键技术和光伏电站建模方式。并根据电网各关键用户的调研情况,分析总结了分布式光伏监控系统应当具备的应用功能模块。本文重点给出了基于相似日重组的分布式光伏电源发电功率预测方法,讨论了影响光伏发电的各种因素,提出了相似日重组的概念,采用嘉兴分布式光伏智能调控系统中的发电数据和气象数据对模型进行了训练,运用BP神经网络算法进行光伏发电预测,预测结果验证了该模型的有效性。本文分析了分布式光伏自动控制的重要意义,提出了基于灵敏度分析的分布式光伏自动发电控制的实现步骤,并进行优化模型设计,该模型采用免疫双态粒子群算法,使结果更为合理,为实际应用打好理论基础。