本发明涉及一种基于时间卷积网络的CVT误差状态预测方法。该方法包括以下步骤：计算得出CVT特征参数值，并生成时间序列；使用Hampel滤波器对异常值进行处理；处理过后的序列使用ADF检验，判断其平稳性，若时间序列是非平稳的，则通过差分指数平滑处理，将其转变为平稳时间序列；使用训练样本对时间卷积网络进行训练；在测试阶段，输入测试样本至保存的网络模型，输出CVT的误差预测值，与真实值对比，检查网络模型的有效性；将训练完善的时间卷积网络模型应用于CVT的状态预测，可判断CVT未来的误差是否存在超差可能性。本发明将时间卷积网络应用于CVT的状态预测，可得到CVT未来的误差状态变化趋势，以便提前排查故障，保证电网正常运行。