本发明公开了一种水电机组状态智能诊断方法和系统，应用于水力发电设备技术领域。本发明包括：采集水电机组振动信号，并对水电机组振动信号进行降噪处理、CEEMDAN分解、最大信息系数降维处理，计算各分解信号IMF的熵值；将各分解信号的计算熵值作为特征量，水电机组运行状态视为标签，构建诊断数据集；引入黄金正弦策略和双种群初始化机制对蜜獾算法进行改进，并结合HKELM算法建立弱分类器模型；基于Adaboost框架，以上述的弱分类器为基模型建立集成式水电机组状态智能诊断模型。本发明通过该方法巡检人员可以获得关于水电机组状态的实时技术参考，帮助巡检人员及时采取措施。