本申请提供一种基于多模态数据与自适应混合模型的光伏功率预测方法。方法包括：对原始数据集进行预处理；将经过预处理后的原始数据集输入预测模型进行特征提取，其中，预测模型包括二维卷积神经网络及多层BiGRU网络；将预测模型输出的表征光伏功率的预测值与真实值的残差作为样本数据集，并将样本数据集划分成训练集和测试集；通过训练集和测试集对LSTM网络进行训练测试，得到预测误差；基于预测误差对预测模型进行误差修正，得到优化后的预测模型；获取经过预处理后的待测数据集；将待测数据集输入优化后的预测模型，得到表征在预测时刻时光伏电站的光伏功率的预测结果。如此，有利于提高光伏功率预测的精度与可靠性。