在大型電網和小型微電網中,風電功率短期預測對電力系統的調度運行有著重要意義。為了提高短期風電功率預測精度,文章提出一種卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)與灰狼優化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)結合的短期風電預測模型。首先,通過數據的離散化,將二維風速轉換成三維風速,變為符合CNN模型的輸入量,再結合GWO對CNN模型的參數進行優化,最后通過BP對整個網絡進行微調后引入預測偏差二次修正,最后建立了基于GWO-BP-CNN-ec的風電功率預