本发明公开了一种基于多尺度时空图注意力卷积网络的光伏功率预测方法，获取光伏电站真实历史运行数据集，利用互信息熵对NWP中的主要气象因子与光伏功率进行相关性分析，筛选出相关程度最高的气象因子，采用矩阵填充算法对其进行修正；建立时空图注意力卷积网络模型，首先构建属性图来捕捉光伏发电功率在时间和空间上的动态特征，通过多层图注意力网络从属性图中提取空间特征，使用时间卷积网络从属性图中来挖掘时间相关特征；采用改进的序贯模型优化算法对预测模型的超参数进行优化；最后，构建融合多源数据的神经网络全连接层，从而预测光伏发电功率。本发明提高了区域内光伏电站的发电功率预测准确性。