本申请提供了一种风力发电机的缺失状态变量填补方法及装置，其中，利用随机森林算法从待选特征变量集中确定出至少一个特征输入变量；利用整体训练样本集对用于对风力发电状态的缺失数据进行填补的第一初始模型进行模型训练得到第一目标模型；利用整体测试样本集对第一目标模型进行测试得到第一目标模型的缺失数据填补准确率；判断第一目标模型的缺失数据填补准确率是否超过标准准确率；若超过，则将目标风力发电机的参考状态变量输入至第一目标模型得到待填补状态变量的预测值；将待填补状态变量的预测值填补至待填补状态变量中得到目标风力发电机的完整预测状态信息。采用上述方法，以实现对风力发电机的缺失状态变量进行填补。