本申请涉及一种基于算法融合技术的设备状态评估预警方法和系统，其中，该方法包括：确定当前观测向量，以及确定该当前观测向量对应的初始预测向量；根据相似性算子、模式矩阵和当前观测向量，确定相似系数向量；输入该相似系数向量至残差预测模型，得到当前残差预测向量；根据该初始预测向量、该当前残差预测向量，确定最终预测向量，以确定是否触发设备故障报警；通过本申请，基于预测值对实际预测数据进行残差补偿，从而有效减小预测值与实际值的偏差，解决了相关技术中基于非线性状态评估算法的设备状态评估预警方法由于当前数据与历史数据存在偏差，导致预测残差增大进而产生误报的问题，提高了预警的准确性。