本发明公开一种基于NCA‑融合回归树模型的光伏功率预测方法，预测方法如下：从光伏电站获取光伏输出功率信息和气象信息，并对采集到的原始数据进行数据预处理；对NCA模型进行参数优化，通过优化后的NCA模型计算处理后的气象数据相对于发电功率的权重；将计算所得的权重大于阈值的特征提取出来，形成新的数据集，通过bag方式利用新的数据集训练集成树，并对集成的树模型进行参数寻优。本发明预测方法通过对原始数据进行预处理，解决不良数据对模型影响，消除了不同特征数量级的差距对目标函数的影响，从而能够更有效的挖掘高相关性特征，通过优化后的NCA模型对特征进行分析，计算每个特征的重要度，提取重要度高的特征作为训练集，降低模型复杂度。