提出一种基于灰关联分析和模糊支持向量机的电力变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型考虑了变压器油温、负荷对油中气体浓度的影响，先利用灰关联度分析各因素间的相关性，提取影响气体浓度的主要因素作为支持向量机回归建模的输入样本属性。再将模糊数学和支持向量机结合起来，引入模糊隶属函数，将样本按照时间由近及远赋予由大到小的权重，反映出近期数据对后续预测结果的影响大于早期数据。该模型提高了预测精度，克服了传统支持向量机和只考虑某种或全部气体预测方法的不足。通过实例分析，验证了模型的有效性和优越性。