本发明涉及一种采用图像模型的风力发电机运行状态智能辩识方法，其中，风力发电机组运行状态识别方法，包括：S1、获取风力发电机组运行的图像模型；S2、采用深度卷积神经网络对所述图像模型进行辨识，确定风力发电机的运行状态；所述深度卷积神经网络预先经过预先设定的图像模型训练样本训练。其有益效果是，本发明中提出的风力发电机组运行状态识别方法基于采样点构成的点云的几何分布特征的观点实现的，而不是基于采样点数值特征进行分析，为风力发电机的运行状态辨识和故障预测提供了新的角度。