本发明涉及一种计及出力波动过程的海上风电场超短期风功率预测方法，包括以下步骤：1)构建考虑气象变量与气象波动变量的海上风电时序预测模型；2)构建考虑气象因素的改进长期循环卷积神经网络；3)随机初始化改进长期循环卷积神经网络的权值；4)构建包含残差结构的多卷积通道，获取气象因素时序特征；5)优化改进长期循环卷积神经网络的权值；6)若达到最大迭代次数，则迭代终止，完成改进长期循环卷积神经网络的训练，否则，令k＝k+1，并返回步骤4)；7)根据训练完成的改进长期循环卷积神经网络对海上风电时序预测模型求解；8)采用XGboost算法，根据优选特征进行误差修正。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、考虑全面等优点。