本发明涉及一种基于机器学习的协同式区域风光功率预测方法，包括：步骤1，建立数据库；步骤2，建立特征分析库；步骤3，建立机器学习算法库；步骤4，建立模型库；步骤5，场景选择；步骤6，界面显示。本发明通过建立气象数据、历史功率数据与未来一段时间的功率预测数值之间的映射比例关系，由各场站间的时空依赖关系设置不同外环境场景，制定不同集成规则，可实现整个区域的协同联合功率预测，使得实现不同时间尺度，不同场站层次，多元能源系统，以及整体区域协同的各类形式功率预测。同时，充分考虑整体区域内能源全景特性与气象环境，整合全区域的数据资产，实现统一监控，可减轻运维管理的繁琐性，为制定启停检修计划提供数据支撑。