基于混合神经网络的变压器状态预测方法及系统

本发明公开了基于混合神经网络的变压器状态预测方法及系统，属于电力系统智能运维与时间序列预测技术领域。针对现有预测方法难以同时兼顾多变量间全局物理耦合建模与长程非线性演化稳健拟合的问题，本发明以离散小波变换将原始序列分解为独立频带，由量子通道纠缠模块精准重构多变量物理耦合，同时借助残差量子Token混合模块提取长程波动特征并保障训练稳定，最终经预测输出高精度结果。本发明在保持训练稳健性的同时实现对变压器未来状态的精准长时预测，为电网调度中心超前预警与负荷调度提供可靠决策依据。