现阶段，全球都面临着化石等不可再生能源的快速消耗以及地球环境的急速恶化问题，对可再生清洁能源的开发和利用成为世界各国的共识。风能作为一种储量大、成本低的清洁能源受到了世界各国的青睐。由于风能本身具有随机性、间歇性等清洁能源固有的特点，极大地限制了风能的大规模开发和利用。对风力发电功率进行准确预测是减少风电规模化并网带来的电力系统安全性问题的重要保障。短期和超短期风电预测模型存在的主要问题就是预测精度不够，除了数据本身精度不足的原因外，预测模型也存在难以适应复杂风场和复杂地形中的流场关系、预测模型复杂等问题。针对上述问题，本文旨在提升风电预测模型的预测精度，从数据预处理和模型优化两个方面来进行研究分析。
　　原始数据的预处理对于风电功率预测十分重要。本文针对原始输入数据研究了两种不同的预处理方法：一种是针对数值天气预报多维数据，采用主成分分析法对其进行数据降维，提取数据主要特征，减少无效数据的干扰，提高数据精度和处理效率；另一种是针对于风电功率历史时间序列，采用小波时频联合分析法，将历史时间序列图像化，充分利用时间序列的时频信息，更加深刻地反映数据特征。
　　风电功率预测模型的优化在风电功率预测中也是不可忽视的一部分。本文针对风电功率短期预测提出了四种短期风电功率预测模型。首先，详细介绍长短期神经网络、双向机制和注意力机制的基本原理以及模型评价指标；然后，设计了基于主成分分析法和长短期神经网络的风电功率预测模型，以及添加了双向机制和注意力机制的优化模型；最后，通过对各个模型的训练误差和预测结果进行比较分析，验证以上四种模型预测的准确度和传统的长短期神经网络模型相比有明显改善。
　　本文针对风电功率超短期预测提出了一种风电功率超短期模型。首先，详细介绍了卷积神经网络各层网络的具体结构和梯度下降算法；然后，设计了基于小波时频联合分析和卷积神经网络的风电功率预测模型；最后，通过对模型的特征提取能力、训练误差以及预测结果进行分析，可以验证，该模型预测的准确度和单变量时间序列预测方法相比有明显提高。