基于深層特征組合的電網(wǎng)新能源消納能力預(yù)測(cè)方法，包括兩部分內(nèi)容，分別為特征選擇與特征組合；第一階段，特征選擇；首先從數(shù)據(jù)中提取特征，作為模型的輸入，然后經(jīng)過(guò)方差特征選擇去掉方差小的特征，接著使用遞歸式特征消除進(jìn)行特征選擇；第二個(gè)階段，特征組合；通過(guò)XGBoost與LightGBM方法來(lái)組合特征，建立了一個(gè)混合模型，將由XGBoost和LightGBM算法產(chǎn)生的預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)，進(jìn)行集成預(yù)測(cè)，XGBoost與LightGBM模型中的參數(shù)是通過(guò)網(wǎng)格搜索技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整的。本發(fā)明在考慮風(fēng)電消納能力預(yù)測(cè)特征的復(fù)雜性的基礎(chǔ)上，以提升預(yù)測(cè)精度為目標(biāo)，該方法采用了不依賴經(jīng)驗(yàn)的特征組合方法，采用基于不同特征組合的多模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。