针对风能的波动性和间歇性问题，提出了一种基于VMD-BIGRU与误差修正的风电功率预测模型。首先，使用变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)结合方法分解风电时间序列；然后，使用双向门控循环单元(BIGRU)模型来预测风电的每个子序列并叠加得到初步预测结果；最后，构建基于时间卷积网络(TCN)的误差修正模型，对初步预测结果进一步优化。利用风电场的实际风电数据进行分析，结果表明所提方法具有更高的预测性能。