本发明公开了一种马尔可夫链和组合模型的风力发电功率预测方法，具体包括如下步骤：步骤1，采集风电场所记录的数据，通过计算最大李雅普诺夫指数，判定采集的数据是否具备混沌特性；步骤2，利用步骤1中的判断结果，并根据Takens理论重构相空间，得到预测模型的输入数据集；步骤3，利用GA遗传算法优化BP神经网络获得最优权值与阈值的初始值，采用径向基函数神经网络算法对步骤2中的数据进行预测；步骤4，采用马尔可夫链在不同时间动态调整步骤3中不同预测模型的权重系数，输出最终预测结果。采用本发明可以结合不同的预测模型，通过马尔可夫链动态确定不同预测模型的权重。