本发明提供了一种基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测方法，包括以下步骤：步骤一：采集风电场的运行数据，采集的数据包括多台风电机组位置处的实测风速和实测风向；步骤二：根据步骤一所采集的数据建立基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测模型的卷积模块；步骤三：根据步骤一建立基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测模型的LSTM模块；步骤四：将卷积模块和LSTM模块的输出连接，步骤五：以平均绝对误差（MAE）损失函数指标训练神经网络模型。本发明对于电网来说有助于优化电网调度及减少旋转备用容量，保障电力系统安全可靠经济运行，减小机组疲劳载荷。