本发明提供了一种基于数据过滤的风电机组运行决策方法及系统，应用于数据处理技术领域，该方法包括：通过获取数据需求参数，根据数据需求参数匹配业务数据源集合，输入数据抽取层抽取预设时间粒度的业务数据集。将业务数据集进行聚类，生成业务数据集归类结果。将所述业务数据集归类结果进行数据清洗，生成已清洗业务数据集，随后输入数据挖掘层，生成需求数据集。判断需求数据集的数据量是否满足需求数据量。若满足，根据所述需求数据集训练风电机组运行状态决策模型。解决了现有技术中由于风电机组运行状态决策模型的训练数据冗杂程度较高，质量较低，导致存在运行状态识别准确度较低的技术问题。