本發(fā)明公開了基于行為特征深度學(xué)習(xí)的風(fēng)功率預(yù)測方法和系統(tǒng)，應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、新能源技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)步驟、數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟、矩陣構(gòu)建步驟、數(shù)據(jù)劃分步驟、梯度提取步驟、3D?CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟、訓(xùn)練結(jié)束判定步驟、風(fēng)電場發(fā)電功率預(yù)測步驟。本發(fā)明相對(duì)于分階段提取風(fēng)電場發(fā)電功率數(shù)據(jù)的時(shí)空特征方案，本方法能對(duì)發(fā)電功率的時(shí)空特征進(jìn)行整體提取，保證了特征的整體性，同時(shí)有利于算法的反向傳播和反向優(yōu)化；針對(duì)實(shí)際風(fēng)電場建立風(fēng)功率預(yù)測模型，并按照中短期預(yù)測的要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電場輸出功率的預(yù)測，預(yù)測準(zhǔn)確率高，平均相對(duì)誤差和均方根誤差低。