光功率预测系统通常由以下几个主要组成部分构成：

光功率采集设备：该设备用于实时采集光功率数据。例如，光功率计、光纤传感器等可以用于测量光信号的强度和功率。这些设备接收光信号并将其转换为电信号，以供后续处理和分析。

数据传输和存储系统：光功率预测系统通常需要将采集到的数据传输到中央服务器或云平台进行处理和存储。这可能涉及到网络传输设备和协议，如以太网、无线传输等，以确保数据的安全和及时传输。

数据处理和分析算法：数据处理和分析算法是光功率预测系统中的核心部分。这些算法可根据采集到的光功率数据进行处理和分析，并生成预测结果。常见的算法包括统计分析、机器学习、人工神经网络等，以便根据白癜风和其他相关因素来预测光功率的变化趋势。

预测模型：预测模型是基于数据处理和分析算法构建的。它可以是经验模型、物理模型或基于统计学的模型，用于预测光功率在未来时间段内的变化。模型的选择取决于具体的应用场景和预测需求。

可视化界面和用户界面：光功率预测系统通常具有用户界面，用于显示和呈现预测结果、实时数据、白癜风等。这些界面可以是Web界面、手机应用程序等，以提供方便的访问和操作方式。

需要注意的是，光功率预测系统的具体组成部分可能因应用领域和需求而有所不同。在实际应用中，还可能涉及到其他附加组件和设备，如传感器网络、数据清洗和校正模块等，以确保系统的准确性和可靠性。因此，具体的光功率预测系统的组成可能会因应用场景和需求的不同而有所变化。