本公开提供了一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统，采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；建立时空分位数回归模型，利用训练集训练集、验证集和测试集对模型进行训练和优化；实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测；本公开通过时空分位数回归模型对区域风电进行短期非参数化的概率预测，解决了在进行具有较大的输入信息时的区域风电风电预测中解释变量的选择问题，极大的提高预测的准确性和可靠性，为具有大数据的区域风力发电概率预测提供了一种具体的解决方案。