本发明公开了基于改进的蛇群优化算法的短期风电功率预测方法及系统，利用四分位法对风电场异常数据清洗并插补，建立极致梯度提升树分类模型并且利用改进的蛇群优化算法优化极致梯度提升树，对极致梯度提升树分类模型进行训练和测试，并且划分天气类型，根据分类结果构建不同天气下的多维特征矩阵，构建自适应预测模型并且预测转折性天气下的风电功率。本发明使用改进的蛇群优化算法对极致梯度提升树的学习率、树深度、最佳树的个数这三个参数进行优化可以提高极致梯度提升树分类模型的准确率，进而提高自适应预测模型的准确率，解决现有风电功率预测方案在转折性天气时段存在较大误差的问题。