本发明公开了一种基于Transformer网络的半导体材料工厂能耗预测方法，包括以下步骤：初始数据集采集，预处理后提取特征矩阵；对建立一个带有多头注意力机制的编码器‑解码器的Transformer模型，其中，编码器部分用于输入时间序列的历史数据，而解码器部分用于预测未来序列；将各工艺能耗时序数据特征构成的序列样本数据集按照7:3的比例划分训练集和测试集，输入所述Transformer模型对其进行训练；将需要进行能耗预测的新数据样本输入到训练好的Transformer模型中，完成能耗预测，根据能耗预测结果对半导体材料工厂提出针对工艺环节的节能降损建议。本发明能有效预测半导体材料制造工厂的能耗特征，有利于提高该类工厂的能效并降低其能源成本。