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本发明公开了基于SCADA和FISSA‑DBN模型的风电机组运行状态监测方法，包括以下步骤：所述步骤(1)对SCADA检测风电机组运行的数据进行选择；所述步骤(2)对风电机组运行数据预处理；所述步骤(3)预测模型参数确定；所述步骤(4)对选取的输入输出参数数据，进行标准化处理；所述步骤(5)FISSA‑DBN模型拓扑结构；所述步骤(6)DBN参数优化；所述步骤(7)模型训练；所述步骤(8)预测模型应用。本发明通过根据重构误差和EWMA阈值来判断风电机组及部件是否有异常情况，FISSA‑DBN模型的预测结果与风电机组实际运行记录相吻合，预测模型发现状态异常的时间要早于实际运行记录时间，有利于风场工作人员尽早做出判断，减少不必要的损失。