本发明公开了一种基于物理‑数据双驱动的流域水风光资源一体化预报方法，包括：确定研究区域与典型时段；构建WRF/WRF‑Hydro双向耦合模式；优选WRF模式参数化方案、率定WRF‑Hydro参数；建立基于长短时记忆网络的双耦模式输出结果残差学习模型；获取流域水风光一体化资源预报数据。本发明创新地提出物理模型驱动与数据模型驱动相结合的流域水风光资源一体化预报方法，能够基于物理模型刻画流域水文气象循环背景场，预报流域水风光资源信息，并通过长短时记忆网络订正模型预报误差，实现流域水风光资源高精度一体化预报，能够获取时空连续、高分辨率、高精度的水风光资源预报数据，满足流域可再生能源一体化开发需求。