本申請公開了一種短期風力發(fā)電預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及新能源發(fā)電預測領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取影響發(fā)電功率的主要氣象特征，將主要氣象特征的歷史數(shù)據(jù)與發(fā)電功率的歷史數(shù)據(jù)進行組合得到目標數(shù)據(jù)集；設置和初始化多元宇宙算法和核極限學習機的參數(shù)；將所述目標數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，利用所述訓練集訓練核極限學習機；運行多元宇宙算法，獲取核極限學習機中懲罰參數(shù)和核參數(shù)的最優(yōu)組合；將所述最優(yōu)組合帶入核極限學習機中，利用具有最優(yōu)組合的核極限學習機對所述測試集進行測試，得到預測結(jié)果。本方案使用多元宇宙算法來優(yōu)化核極限學習機的參數(shù)，可以避免局部最優(yōu)解之類的問題，并提高模型的預測精度。