基于模态分解的风电功率预测方法，涉及新能源功率预测领域。解决了现有的风电功率预测方法计算速度和数据要求程度上无法兼容，且传统的单一预测模型普遍存在数据处理能力有限、模型训练效果不佳的问题。本发明应用EEMD方法对n‑1个时刻原始的风电功率数据进行分解，分解成不同频率的信号，通过功率预测模型对不同频率的信号进行不同频率下的下一时刻功率预测，将不同频率下的功率预测结果加权求和进行数据整合，实现风电输出功率的直接预测，并达到较好的预测效果。本发明主要用于对风电厂进行功率预测。