得益于风能自身清洁和资源充足的优势,风力发电技术已经成为新能源发电技术的一种主要形式,风电装机容量也在逐年上升。然而,风电机组运行环境恶劣,随着运行时间的增加,机组性能下降,导致风机故障频发,威胁风电系统的稳定运行。因此,对机组健康状态进行评估,掌握机组运行状态衰退趋势,实现故障早期预警,对保障机组安全稳定运行、降低运营成本有着重要意义。在此应用背景下,本文基于河北某风场风机的实际运行数据进行研究,主要研究内容如下:（1）详细分析了风电机组的基本结构与运行特性,对SCADA系统及其监测变量进行了介绍。为了保证模型的精度,对系统存储的原始数据进行了异常数据剔除和缺失数据填补,进而获得建模所需样本集。上述分析与处理工作为后续研究的开展提供了理论与数据支持。（2）提出了基于功率预测的风电机组健康状态评估模型。首先,分析了有功功率与风机运行状态之间的关系。其次,提出基于GRU-DNN模型的功率预测模型进行有功功率预测,利用风机健康状态下功率预测值与实际值的残差建立标准残差集,作为风机健康状态评估的基准。最后,基于实时功率数据的预测残差和标准残差集之间的马氏距离构建风机健康指标,实现对风机健康状态的评估。（3）提出了基于KPCA和改进FCM的风电机组运行工况辨识模型。首先,对机组运行工况参量进行关联分析,选取多个合适的工况参量。其次,运用核主元分析方法对工况参量进行特征提取,实现简单的降维,将计算出的主成分作为改进模糊C均值聚类算法的输入,进行运行工况划分。最后,构建基于随机森林算法的工况辨识模型,对实时数据进行在线工况辨识。（4）考虑到基于功率预测对风机进行健康状态评估会存在一定的局限性,以及机组运行工况复杂多变对模型准确度的影响,提出了基于GRU-DNN模型多参量预测的风电机组健康状态评估模型。首先,采用FP-Growth算法和互信息相结合的方法选取健康状态评估参量。其次,采用工况划分模型划分运行工况,在各子工况分别构建相应的GRU-DNN模型预测评估参量的理想值,结合动态权重对多个评估参量的运行偏差进行加权分析,获得健康指标值,实现对风机健康状态的量化评估及早期故障预警。最后,采用实际SCADA数据对所提模型的有效性进行验证,结果表明,该模型不仅可以准确评估风机健康状态,还能灵敏地跟踪其劣化过程。