本发明涉及一种高压加热器故障预警方法、系统和介质，包括：根据专家库，对高压加热器系统中参数的历史数据进行作图和标记，并将其分为训练集和验证集；通过训练集的参数数据对一种或多种深度学习模型进行训练，获得一个或多个高压加热器系统的数理模型，通过验证集的参数数据对数量模型进行验证；将实时采集的参数数据输入数理模型，以初步判断高压加热器系统是否发生异常；根据初步判断的结果，结合高压加热器系统内设备的运行状态，生成序列开关量；根据序列开关量，最终判断高压加热器系统是否发生异常以及异常的类型，并推送相应的解决措施。其能在高压加热器发生异常初期发现异常信息，防止因异常导致机组非计划停机事件发生。