本申请公开了一种基于深度学习的可再生能源电站功率预测方法及系统，方法包括：计算历史输出功率数据与气象因素之间的相关性，根据相关性筛选出强相关的气象因素；去除历史输出功率数据中的噪声信号，得到第一历史输出功率数据；对第一历史输出功率数据预处理，得到第二历史输出功率数据；利用相关的气象因素和第二历史输出功率数据构建数据集，并将其输入至预先设立的BLSTM‑随机森林功率预测模型中进行训练；将待预测日强相关的气象因素以及历史输出功率数据输入至训练好的BLSTM‑随机森林功率预测模型，得到功率预测值。本申请通过在功率预测模型中，考虑了对历史输出功率有影响的强相关的气象因素，增强了数据之间的相关性，提高了功率预测精度。