本发明属于智能电网技术领域，提供了一种基于元学习的短期风速预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。本发明通过获取用于预测目标时刻所对应目标预测风速的原始数据，原始数据包括风速数据集合及环境特征数据，基于经预训练的多个预设神经网络模型集合各自所包含的不同预设神经网络模型，分别对风速数据集合进行深度学习，以得到m个初始预测风速输出值，基于预设系数神经网络模型，将环境特征数据进行深度学习，以得到m个系数输出值，以系数输出值作为加权系数，将初始预测风速输出值进行加权求和，并将求和所得的值作为目标时刻所对应的目标预测风速，可以纠正基预测器的偏差，能够提高对风速预测的准确性、可靠性和鲁棒性。