本发明涉及故障预测技术领域，尤其是指一种风电机组齿轮箱故障预测方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的风电机组齿轮箱故障预测方法，对采集的数据进行了数据清洗和预处理，过滤掉与正常运行不符的异常数据，保留了高质量的运行数据；使用N‑BEATSx模型利用历史数据和相关协变量进行前向和后向预测，提高了预测的准确性和可信度，为齿轮箱油温状态的预测提供了有力支持；结合实际预测值和历史残差数据，成功设置了合理的故障阈值，能够平滑数据并防止噪声或离散点对故障预警造成误报，提高了预测的稳定性和准确性。