本发明提供一种基于主成分分析网络的风功率预测方法，属于采用主成分分析网络预测风功率技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于主成分分析网络的风功率预测方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：通过采集风力发电场站的历史风速、风向、云量、表面气压、环境温度、降水量、各气象数据波动变量、有功功率状态变量来融合构建样本数据；对样本数据每一个状态变量分别进行奇异点剔除，剔除该样本后，采用插值法在剔除数据点的时间序列中补充数据；将处理后的样本数据中每个状态变量进行归一化处理，构建数据集；对构建的数据集进行主成分分析网络特征学习，提取风电场数据状态变量的特征信息；本发明应用于风功率预测。