本发明公开了一种基于自适应双层优化的风电功率非参数区间预测方法，属于可再生能源概率预测领域。该方法结合极限学习机和分位数回归对预测区间进行建模，构成下层优化问题；以区间锐度为目标自适应调节预测区间对应的分位水平，构成上层优化问题。利用原始‑对偶内点算法，实现了预测模型高效可靠的训练。该方法无需依赖风电功率概率分布的先验性假设，突破了传统概率预测对于区间分位水平的中心对称限制，显著提升了预测区间的可靠性及锐度，为高比例风电电力系统的运行、控制提供重要参考。