一种基于LightGBM‑SARIMA的风功率中长期组合预测方法及介质，涉及电网管理技术领域，利用经过LightGBM修正后的NWP数据输入到另一个新的LightGBM模型中，输出新的发电量预测值,该方法能够充分利用发电量的历史数据和NWP数据，为更高的预测精度提供可能性。采用Frank‑Wolfe算法可利用模型评价指标求解不同模型输出预测结果合理组合的权重系数，输出模型结果包含两个不同类型模型的信息，即能够实现SARIMA的深层结构在预测时间延长时所展现出的优势的表达能力,也能将LightGBM模型对NWP数据和风电功率的非线性关系的准确表达。