本发明提供了一种基于声雷达的多参数短期风电功率预测方法。首先选用价格较为低廉的声雷达测风方案实现不架设测风塔条件下精确获取10m‑200m高度的风速、风向、垂直气流和距雷达10m的温度、湿度、压强等多种气象参数；其次采用iForest算法和集成经验模态分解得到经数据清洗后的风能采样数据固有模态分量，可以解决非线性和非平稳风能信号存在的模态混淆缺陷及噪声敏感问题；最后采用Elman神经网络模型对集成经验模态分解后的测风数据进行训练和预测，在规定标准误差条件下输出风电功率预测结果。