本申请公开了一种功率爬坡事件预测方法、装置、设备及存储介质，涉及新型电力系统技术领域，包括：将风电功率爬坡事件或光伏功率爬坡事件输入至利用训练集对基于PCA算法、STL分解法、误差修正算法和LSTM神经网络构建的初始风光功率爬坡事件预测模型进行训练后得到的目标风光功率爬坡事件预测模型中以对功率进行预测，得到风电功率预测值或光伏功率预测值；根据风电功率预测值或光伏功率预测值对风电功率爬坡事件或光伏功率爬坡事件进行爬坡事件检测，得到风电爬坡事件检测结果或光伏爬坡事件检测结果。本申请能够避免系统误差的累计，提高功率预测的精度和爬坡事件检测的准确性，并且避免了爬坡事件的漏检和检测过于频繁。