本发明涉及风电机组监测技术领域，公开了风电机组在线监测方法、装置、系统、计算机设备及介质，该方法包括：获取风电机组实时运行的工况数据，采用多源数据融合技术对工况数据中的一维数据和二维数据进行数据融合，得到工况数据对应的特征数据；将特征数据输入至预训练的CNN‑XGBoost模型，得到风电机组监测结果。在本实施例中，采用多源异构数据融合技术，可以对工况数据中一维数据和二维数据进行异构数据融合，相比单一来源数据具有更好的判断精度。同时采用预训练的CNN‑XGBoost模型进行风电机组故障的预测，在预测精度上，比CNN模型和XGBoost模型分别提高了6％和7％。