电力变压器的绕组热点温度是影响变压器绝缘寿命和指导变压器负载运行方式的主要因素之一，准确计算和预测不同负载与环境温度下变压器运行的热点温度对变压器寿命评估和安全运行有十分重要的意义。论文深入分析了油浸式电力变压器内部损耗组成和内部热量产生原因之间的关系，得出铁心损耗产生的热量直接影响顶层油温度的升高，基本铜耗和杂散损耗产热主要对绕组热点温度升高产生影响。在此基础上，对变压器发热、散热过程以及冷却方式进行分析，并推导出油浸式变压器的温升曲线，为研究热点温度计算和预测方法奠定了基础。利用传热学原理和热电类比方法，定义集总热容和非线性热阻，并考虑油粘度随温度的变化、油箱外壁与周围环境的热量传递、绕组热容和绕组非线性热阻对顶层油温度计算的影响，建立了具有物理意义的电力变压器动态等效热路改进模型，克服了IEEE Std C57.91和IEC354导则推荐方法的不足。通过与实验室ONAN油浸式变压器实测数据、IEEE推荐方法计算值相比较，结果表明热路模型比IEEE推荐方法计算值更能与试验测量数据较好的吻合，精度较高，验证了模型的正确性、可行性。此外，论文根据支持向量机能够较好地解决小样本学习问题以及热点温度随时间变化成非线性关系且变压器内部温度数据具有小样本的特点，提出了预测变压器绕组热点温度的支持向量机模型，模型采用遗传算法对参数进行辨识和寻优。通过油浸式变压器温升试验，对模型进行训练和验证，应用该模型对绕组热点温度进行预测，研究表明模型预测结果与实测值基本一致，预测性能和结果精度均优于BP神经网络以及Elman神经网络，验证了模型的有效性，为变压器绕组热点温度间接计算及预测辅助提供了一种新方法。