本公开提供一种风电功率预测方法及装置、电子设备。方法包括：获取风电场的实测运行数据，实测运行数据包括风电场的气象数据和风功率数据；对实测运行数据进行离群值检验和处理，对缺失值进行插补处理；将处理后的风功率数据与气象数据中的各气象因素进行相关性分析，选取风功率相关性较高的气象因素所对应的气象数据为输入变量；基于卷积神经网络，对输入的各输入变量进行特征提取；基于LSTM神经网络，将特征提取后的各输入变量作为输入，以及将各输入变量所对应的风功率数据作为输出，训练得到风功率预测模型；利用风功率预测模型对风功率进行预测。本实施例的风电功率预测方法，能够得到更准确的风电预测值，提高了预测精度。