本发明公开了一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法，属于耗水率计算技术领域，包括以下步骤：S1、数据预处理，收集历史运行数据，并按照对应关系格式将其构建为二维数据集[XHistory，YHistory]；S2、构建KNN预测模型，基于输入的历史耗水率及其对应的历史特征变量数据，根据KNN算法预测原理构建模型，结合输入的特征变量进行特征距离计算，得出最接近该特征变量组合的对应耗水率；S3、调整模型参数，通过调整参数来得到最精确的耗水率计算结果，本发明提供的一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法，可以解决梯级电站经济运行计算过程中，耗水率计算误差较大，影响电站经济运行规划的问题。