本发明公开了一种考虑多维数据的变压器油中溶解气体预测方法及系统，该方法通过采集变压器油中溶解气体的历史数据、变压器顶层油温、变压器负荷和变压器外部环境数据构成多维数据集；对多维数据集进行预处理；用预处理后的多维数据集训练BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型，并用训练后的BWO‑BiLSTM‑Attention组合模型得到变压器油中溶解气体预测结果。本发明利用白鲸优化算法对BiLSTM‑Attention模型的6个超参数进行优化，提高了模型的泛化能力，本发明通过对变压器油中溶解气体含量的预测，便于及时发现变压器的潜在问题。