光伏发电因其本身的优势,将逐步替代化石燃料能源。受外界气候环境和其设备本身等各种因素的影响,发电功率具有周期性和不确定性。光伏并网系统发电功率的准确预测,将有助于提高电网运行的稳定性和可靠性。以北京建筑大学5.6kWp光伏并网发电系统采集的历年运行数据为基础,建立了以太阳能辐射量、环境温度和光伏组件温度为主要属性的D-S证据理论光伏并网发电功率预测模型。利用决策树对数据包容性大,简单直接的特性,将历史数据进行划分,依据不同属性条件的决策得到的数据样本,再作为D-S证据理论的证据进行数据融合,经过多重证据融合后得到预测的发电功率。在分析四季的各种天气类型对于光伏发电功率预测的影响的基础上,借助Python编程工具实现光伏发电功率超短期预测。对比分析预测值和实测值,预测结果显示日所有预测时间段的最大均方根误差也在5%以内,小于技术要求中规定的15%的误差指标,合格率达到100%。证明了D-S证据理论的作为预测模型的可行性和准确性。