本发明提出一种基于深度神经网络的数值天气预报风速修正方法，属于数值天气预报风速修正领域。该方法首先采集风电场历史数值天气预报风速数据和历史实测风速数据以构建风速数据集；构建基于长短时记忆深度神经网络的数值天气预报风速修正模型；通过离线训练，确定模型输入和输出的最优时间长度；通过在线训练，确定模型的最优更新频率；根据模型输入和输出的最优时间长度对未来数值天气预报风速数据进行在线修正，按照模型的最优更新频率对模型进行在线更新，以实现对数值天气预报风速数据的动态修正。本发明通过建立动态修正策略弥补数据量少造成的数据特征提取不充分问题，降低数值天气预报风速预测误差，减小该误差对风电功率预测的影响。