为准确估计变压器热状态,提出了一种基于核极限学习机和Bootstrap方法的变压器顶层油温区间预测模型。首先通过Bootstrap采样得到L组训练样本,分别训练L个核极限学习机模型对顶层油温进行拟合回归点预测;然后训练一个核极限学习机模型对顶层油温观测噪声方差进行回归估计;最后根据这L+1个核极限学习机模型的结果估计在某置信水平上的顶层油温的预测区间。算例仿真结果表明,该方法可以较好地考虑变压器顶层油温预测模型的不确定性,得到较为准确可靠的顶层油温预测区间;采用核极限学习机算法的顶层油温区间预测结果的不确定性小于BP神经网络和极限学习机,与采用支持向量机算法区间预测模型相当,但计算速度明显优于支持向量机。相比于传统的顶层油温点预测方法,所提区间预测方法可以为变压器的热状态估计、安全运行等提供更为合理和充分的辅助依据。