本发明属于风电预测技术领域，具体涉及一种提高风电预测精度的实现方法；首选选择短时间段内的数值天气预报数据、风机运行数据和实测功率数据，通过异常数据处理、数据归一化处理，通过逐一减少输入变量，对比由于变量丢失对于预测精度的影响，从而筛选出的对于预测精度影响较大的变量；然后再选择较长时间的变量、实测功率数据，完成异常数据处理和数据归一化处理；对归一化后数据通过长短期记忆网络进行训练，得到训练后模型，用于实际系统的风电预测；本发明的一种提高风电预测精度的实现方法，能够在模型训练的计算量、计算耗时与预测精度之间权衡，计算量小，耗时短，预测精度高，应用价值高。