本发明属于风电系统技术领域，公开一种风电机组能效状态检测预警方法、系统、设备和存储介质，其中方法包括设定评价指标，通过风电机组正常工况数据下的正态分布3σ准则确定各评价指标的基准区间，并构建偏离度矩阵；利用鲸鱼算法，根据评价指标、基准区间和偏离度矩阵对风电机组的能效状态进行异常识别；获取风电机组的SCADA监测数据，通过ARMA模型对SCADA监测数据进行风电机组的能效状态的预测。本发明提高了模型的分析效率和降低超参数对分类的影响，实现了风电机组能效状态预测，大大提高了预测准确性。