本发明提供了一种基于LGBM‑Adaboost的新能源出力预测方法，属于新能源出力预测技术领域。该方法包括采集影响新能源出力的条件样本；将条件样本输入到预先训练好的强预测器中，得到新能源出力预测结果；其中，强预测器是采用自适应提升算法Adaboost，在若干个弱预测器的基础上生成的，若干个弱预测器是以历史条件样本和历史新能源出力数据为训练数据，采用轻量级梯度提升机器学习算法LGBM生成的。本发明通过LGBM为新能源出力预测生成弱预测器，然后运用Ada‑boost方法选出强预测器并输出最终优化后的预测结果，能够较好地适应新能源机组出力预测的需求。