为了提高短期风电功率预测的精度，提出一种基于Markov链理论的预测算法。该算法直接对风电功率数据进行分析，划分了四种状态空间，并根据状态空间数和建模数据量的不同分别建立一阶和二阶Markov链模型。采用新误差公式 ，给出不同状态空间数和建模数据量下的一阶、二阶Markov链模型预测性能比较结果。进一步给出在选取相同状态空间数、相同建模数据量的情况下，一阶和二阶Markov链模型的灵敏度分析。经实例验证，该算法能有效地提高单点值预测精度，并且给出了与预测值相关的概率分布结果。