本发明提出一种基于概率预测模型的短期风电功率预测方法，即：1)由变分模态分解将风电功率历史数据分解为多个分量，针对每一维分量分别建立泄露积分型回声状态网络模型进行训练预测，将各个预测结果进行重构，得到风电功率点预测值；2)应用回声状态分位数回归网络对点预测的残差进行建模，得到不同分位数条件之下的残差预测值；3)将点预测值与残差预测值进行整合，在点预测的基础上由残差预测进一步提高预测精度，得到风电功率的概率预测值。本发明针对风电功率具有随机性、波动性特点，结合点预测模型与残差预测模型，得到概率预测模型，对风电功率进行精准的预测，对确保电力系统安全、经济、稳定的运行具有重大意义。
