矿用干式变压器作为矿井下供电系统的重要环节,其运行状态影响着供电系统的安全性和可靠性。目前,矿井下运行维护人员主要采用停电预防性试验和定期检修的方式对变压器运行状态进行评估,不仅容易出现过修和欠修现象,而且不能十分精准的反映变压器的运行工况。矿用干式变压器工作环境恶劣,运行现场存在诸多复杂因素,缺乏有效的运行状态及故障预测手段。因此,开展矿用干式变压器预警系统的研究,有着重要的实际意义。本文通过阅读相关参考文献并将灰色系统理论作为研究基础,对该预测算法的结构特点、建模流程、运算机理,基于该算法的若干优化方式、改进思路、改进重点以及灰色模型结构上存在的固有误差等方面进行了论述,并结合矿用防爆干式变压器的工作环境特点对变压器常见故障种类及其演变流程进行了详细的阐述。为实现高效精准的变压器故障预警,本文首先在灰色GM（1,1）模型基础上引入马尔科夫因子V以及GNNM（1,1）重新构造了累加序列（?）（1）,随着马尔科因子V的引入实现了马尔科夫链的无后效性与新信息优先原则的有机结合,并以此提高了灰色模型对于异常数据的敏感性,得到了灰色GMM（1,1）模型。随后基于粒子群算法继续对GMM（1,1）模型进行累加阶数的优化和改进,最终设计了拥有较高预测精度的GM M（r,1）变压器故障预测算法。为验证GM M（r,1）变压器故障预测算法的有效性,本文以变压器的绕组故障为例进行了仿真。由GM M（r,1）变压器故障预测算法的仿真结果可知:以粒子群算法为基础的G M M（r,1）故障预测算法运行稳定,其准确率良好,使用该预测算法对未来某一段时间内变压器可能发生的潜在故障进行预测,其预测曲线中能够体现数据整体波动趋势,并可以在原始数据出现波动时提前在预测曲线中体现出数据的异常情况,能够满足干式变压器的故障事前预警的精度需求,并达到了延长矿用隔爆型干式变压器使用寿命以及提升设备的实际运行效率的目的。