本发明公开了一种基于风电功率爬坡预测的风‑蓄‑氢混合储能控制方法，针对风电功率预测精度不高及风电爬坡事件难以检测的问题，基于经验模态分解后的各序列分量使用智能虫群算法对最小二乘支持向量回归预测模型进行优化，得到风电功率最终预测值。利用累加‑摇摆窗算法对其中的风电爬坡事件进行识别并提取其特征值，实现爬坡事件的间接预测。针对风电爬坡对电力系统稳定性造成影响的问题，建立基于多网络前馈算法的风电爬坡抑制效能指标，作为控制策略优化目标的影响因子，并利用AMC控制方法的超前性、氢储能供电的持续性在保证储能出力稳定性和降低系统能量损失的基础上减少风电爬坡，从而保证电力系统的稳定运行。