本发明公开了一种基于机理‑数据驱动混合集成的光伏发电功率预测方法，采用时空分离卷积网络预测模型SSTCN结合维度可分离卷积网络DSAT和全连接预测输出层构建可分离时空卷积网络模型DSATCN的数据驱动模型，采用基于贝叶斯优化BO和多项式混沌展开PCE代理模型优化可分离时空卷积网络预测模型的超参数，采用参数相对容易获取的ASHRAE模型作为计算情况辐照度的基础，建立计算晴空辐照度与实际光伏电站晴天出力之间的映射模型，构建基于机理的晴空功率模型，使用Blending集成学习通过充分利用各模型预测原理的差异性，达到不同模型间的互补，对数据驱动和晴空功率机理模型得到光伏发电功率预测结果进行集成学习，得到最终的光伏发电功率的预测，提高整体模型的预测精度。