本申请提出一种基于改进场景分类和去粗粒化的MCMC风电模拟方法，包括：步骤S100：使用改进的KM聚类算法对风电每日历史出力数据进行聚类，将风电出力日划分到不同的典型出力场景；步骤S200：对分类后的各个场景，建立日内相邻时刻的马尔科夫链、相邻时刻风电出力联合概率密度分布函数模型，其中，相邻时刻风电出力联合概率密度分布函数模型使用Copula混合模型拟合得到；步骤S300：基于建立的马尔科夫链和相邻时刻风电出力联合概率密度分布函数模型，改进现有的MCMC流程，进行风电时间序列出力的模拟。本申请充分利用风电出力历史数据，能够有效地模拟单个风电场风电出力过程，提高模拟的准确性，可以应用到风电调度规划领域当中。