本公开提供一种基于增强卷积去噪算法的风电机组数据清洗方法及装置。所述方法包括：基于SCADA系统，采集风电机组的风电数据；对所述风电机组的风电数据，采用模糊C均值FCM进行数据聚类；对聚类处理后的所述风电数据，基于增强卷积神经网络进行数据去噪；对去噪处理后的所述风电数据，基于布谷鸟算法进行数据缺失值填补和无效值处理，完成风电机组数据清洗。本公开的风电机组数据清洗，为风电机组的状态监测和异常检测以及长短期风电功率预测等奠定了良好的基础。在风机数据去噪中引入了增强卷积神经网络方法，并且在神经网络隐藏层的输出附加辅助监督信息作为正则化约束，可有效提高数据去噪的效率和精确性。