本发明公开了一种基于混合泛化网络的风电机组异常检测方法，包括以下步骤：利用设计的三元组损失函数对卷积神经网络进行训练，使得卷积神经网络能够学习到区分正负样本的特征，之后利用对抗训练将领域进行泛化，得到的特征将原始类别与未知新类别进行拉近，最终将训练的特征作为异常检测模型的输入，实现风电机组异常检测。本发明主要用于风电机组的功率状态监测，利用三元组损失函数与对抗机制训练神经网络，以此得到有效识别新类别故障的特征，利用该特征进行异常检测，改善了SCADA数据不平衡的现象，利用混合泛化神经网络获取到的映射特征有利于异常检测，减小新类别故障对检测模型的影响，提高对新类别故障检测的泛化能力。