本申请提供一种风电功率预测方法及装置，该方法包括：获取至少一台风力设备的历史运行数据，对至少一台风力设备的历史运行数据进行预处理，得到风电功率数据补充序列；基于奇异谱分析方法，利用风电功率数据补充序列对风电功率预测模型进行训练；将风力设备的当前运行数据输入所述风电功率预测模型，对风力设备的风电功率进行预测。利用本申请提供的方法，将复杂多模态、强随机性、强不确定性的风电功率序列进行奇异谱分解，能解决现有技术中，单个模型精度提升有限、难以学习序列短期特征以及预测滞后性等问题，奇异谱按照一定的规则将噪声进行滤除、并将不同特征的序列进行分组，从而提高了整体的预测精度。