水电机组运行状态预测是保障电站安全与实现智能运维的重要环节。为提高预测精度，提出一种基于TCN-Transformer的混合预测模型。以某水电站上机架X方向振动信号为研究数据，构建单测点状态预测框架，验证模型在振动预测中的性能。首先，对振动监测数据进行小波软阈值去噪，再通过滑动窗口构建时序样本；模型利用TCN提取多尺度特征，并结合Transformer注意力机制建模长程依赖，实现对复杂振动信号的精细预测。通过与TCN、GRU、LSTM等模型对比，表明TCN-Transformer在精度与稳定性方面均优。研究结果表明，该方法能有效揭示机组状态变化规律，为水电机组的在线评估与运维决策提供支撑。