本发明提供了一种基于小波分析和BP神经网络的光伏发电功率预测的方法。本方法对光伏发电功率数据进行相似日分类，通过对相似日光伏发功率进行小波分解及阈值处理，得到稀疏化后的相似日的光伏发电功率小波系数；以相似日的光伏发电功率小波系数和气象数据作为BP神经网络的输入，BP神经网络的输出为待预测日的光伏发电功率小波系数，对神经网络进行训练，用于发电功率小波系数的预测。将小波系数重构后得到待预测日的光伏发电功率。其中，小波变换可以实现数据压缩和降噪，BP神经网络有很强的自主学习能力、泛化能力和非线性映射能力，将二者结合可以利用其优点提高预测精度和改善神经网络的收敛速度，降低了神经网络的时间复杂度。