本发明提供了一种用于光伏预测的有效辐照度和温度计算方法及系统，根据五个物理参数的历史数据，拟合光伏组件特征曲线，计算相应运行环境下的有效辐照度与温度；构建神经网络模型，以历史辐照度、测量温度、太阳天顶角以及太阳方位角数据作为神经网络模型的输入，以拟合计算得到的有效辐照度与温度为输出，形成训练集，训练所构建的神经网络模型；利用训练后的神经网络模型，基于光伏组件当前运行环境的相关数据，计算得到对应的有效辐照度与温度。本发明通过使用神经网络结合多种环境因素求解出各种工况下的有效辐照度与温度，进而计算不同工况下光伏组件的工作特性。解决了使用测量辐照度与温度求解光伏组件工作特性偏差大的问题。