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摘要：本发明公开了一种基于Transformer的水轮机状态预测方法及系统，涉及水轮机状态预测技术领域，包括采集水轮机数据并进行预处理，得到预处理后的数据；使用预处理后的数据进行Trans‑GAN模型的构建与训练；使用训练好的Trans‑GAN模型进行水轮机状态预测。本发明结合水轮机历史数据，经过数据清洗和基于Transformer和GAN的序列重建算法可以快速准确地预测时序序列的异常片段，达到实时异常预测的效果，并且具有准确率高、误报率低的特点，为降低水轮机维护人员工作负担，提升预测准确率和准时性的智慧化水电系统奠定了基础。
主权项：1.一种基于Transformer的水轮机状态预测方法，其特征在于：包括，采集水轮机数据并进行预处理，得到预处理后的数据；使用预处理后的数据进行Trans-GAN模型的构建与训练；使用训练好的Trans-GAN模型进行水轮机状态预测。
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