本发明公开了一种基于数据驱动的风电机组叶片覆冰质量预测方法，方法包括：基于预设取值范围，获取采样数据；通过CFD仿真模拟软件进行仿真模拟，得到不同参数条件下对应的覆冰质量数据集；将仿真模拟得到的覆冰质量数据集与实验室内环境模拟结果的数据集进行比对并校正；根据校正后得到的覆冰质量数据集，分别对每个变量应用多项式拟合得到该变量与覆冰质量的阶次关系后进行无参系统辨识，得到各个参数与覆冰质量的函数关系；通过实际环境信息得到待预测变量值，根据函数关系对待预测变量值进行预测，得到覆冰预测结果。本发明具有成本低，实时性强，精度较高，使用时数据处理量小等优点，可广泛应用于数据处理技术领域。