一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组实时状态的云模型；之后计算实时状态的云模型与标准状态云模型的偏离值并将其作为风电机组的健康指数；最后根据健康指数的大小对风电机组的健康状态进行评估。本发明利用云模型来描述风电机组的运行状态，并引入时间窗的方法来获取风电机组健康状态及发展趋势，该方法充分考虑了风电机组状态监测信息的不确定性，大大提高了评估结果的准确性，可为制定风电机组维护计划提供有力支撑。