本公开提供一种风电功率预测方法及装置。所述方法包括：基于预设的采样时间间隔，采集数值天气预报数据以及与所述数值天气预报数据相对应的实际风电功率数据，将所述数值天气预报数据和所述实际风电功率数据划分为训练集和测试集；其中，所述数值天气预报数据包括风速数据；将所述训练集和所述测试集中的风速数据进行波分解和特征提取，形成特征向量；基于所述特征向量实现波聚类与波匹配，确定最佳匹配波组；采用深度学习算法，将得到的最佳波组下的风速和风向序列作为输入，风电功率序列作为输出，训练最小二乘支持向量机模型，以利用训练好的最小二乘支持向量机模型对风电功率进行预测。可以有效提高风电短期预测精度。