太阳能具有波动性和间歇性，其主要影响因素在于太阳辐射强度的动态变化。鉴于太阳辐射强度与太阳能发电负荷存在强线性相关性，为了更加准确地预测太阳能发电负荷，提出一种基于自适应学习的遗传算法反向传播神经网络构建模型的太阳辐射强度预测方法。该方法可以有效融合线性、非线性、时间序列等有效信息，实现准确预测。通过对太阳辐射强度的长期和短期实测值和预测值进行对比分析，结果表明，该模型可以有效预测长期和短期的太阳辐射强度，为太阳能发电负荷预测提供数据支撑。