为有效掌握电网风电场群的泛化能力,实现高精度、高效率的电网输配电,设计基于大数据模型的电网风电场群总功率预测模型。利用大数据建模条件,对电网风电场群的波动效果进行分类,并建立具有普遍性的一般波动属性条件,完成基于大数据模型的电网风电场群波动特性分析。利用上述分析结果,搭建标准的神经预测网络,并对风电场群总功率的汇聚层级别进行划分,再整合所有理论依据对预测规律进行总结,完成新型理论模型搭建,实现基于大数据模型的电网风电场群总功率预测。对比实验结果表明,与传统模型相比,应用新型总功率预测模型后,电网配电精度的平均值达到55%以上,单向输电效率最大值接近97%,电网风电场群的泛化能力得到良好控制。