本发明公开了一种混合KNN风电功率预测方法及系统，获取输入数据，将预测某天日期之前的气象数据主要包括温度、湿度、风速、风向、功率作为训练输入数据；将输入数据输入至预先训练好的结合分形思想理论和KNN算法的混合KNN风电功率预测模型；输出风电功率的预测数据。优点：本发明利用分形插值思想可以更有效保存相邻样本的局部信息，使得样本大部分特征通过插值曲线得到有效保留，再结合自定义的KNN算法，使得模型相对简单、复杂度低、预测性能提升，为风电功率预测精度提升提供一种有效途径，同时减小风电并网对电网稳定性造成的影响。