1.一种考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的，考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s1中，风电机组性能指标和环境因素的识别方法：
3.根据权利要求1所述的，考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s2中，scada系统通过传感器和数据采集设备将风电机组的运行数据传输到中央控制系统，进行实时监测和分析。
4.根据权利要求1所述的，考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s2中，局部离群因子(lof)算法对风电机组的运行数据进行预处理方法：
5.根据权利要求1所述的，考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s2中，选择小波基函数和分解层数的方法包括：
6.根据权利要求1所述的考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s3包括：
7.根据权利要求6所述的考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s33包括：
8.根据权利要求1所述的，考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s4包括：
9.根据权利要求1所述的考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s41包括：
10.根据权利要求1所述的，考虑多机组状态相似性的风电机组异常检测方法，其特征在于，所述s5包括：