本发明公开了一种基于新能源消纳数据的融合指数计算方法，属于新能源消纳计算技术领域，本发明中，时空同步图卷积神经网络对局部时空图进行高维特征提取，充分挖掘历史数据的时空关联关系。利用新能源消纳知识图谱中存储的机理知识对模型进行引导，避免了复杂的数学建模以及模型求解，求解速度快、预测精度高；预处理模块的内部设置有特征处理模块，缺失数据识别模块，异常数据识别模块和算法模块，利用k‑means算法识别数据中的突变数据；数据集中可能会存在突变的异常数据，要对原始新能源消纳数据标准化；再选择最佳的聚类中心，通过选择合适的聚类中心的个数，对每个月的新能源消纳数据聚类识别，从而提高了后续计算过程中的准确性与计算效率。