本发明公开了一种基于GRA‑LSTM‑ICE的短期风功率预测方法，为了提高短期风功率的预测精度，本方法包括以下步骤：首先，针对在风电场采集到的气象数据进行灰色关联分析(GRA)，得到与风功率相关性较高的气象变量；其次，针对目前风功率短期预测精度较低的问题，基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立风功率预测模型，提升风功率短期预测精度；最后，针对所得到的风功率预测结果，基于信息可信评估(ICE)技术建立风功率预测修正模型，进一步提升风功率短期预测精度。通过本发明的实施，能够大幅度提高短期风功率的预测精度，实现含高比例风电电网的经济和稳定运行。