【摘要】现有风电机组叶片状态监测未能充分利用风电机组数据采集与监视控制系统（SCADA）中的多源信息，导致风电机组叶片故障监测效率较低。针对以上现状，本文基于深度自编码器模型融合 SCADA 多源信息对风电机组叶片进行故障预警，首先对 SCADA 数据进行了预处理；然后设计深度自编码器模型并提取叶片状态特征；接着对模型进行预警测试，相较于其他模型，验证了该模型能提前风电机组叶片故障的预警时间，并且降低了误差，证明了该模型的及时性和有效性。