本发明公开了一种变压器状态预测方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：获取变压器运行状态样本；将变压器运行状态样本作为输入，构建基于极限学习机的稀疏自编码模型，消除稀疏自编码模型的隐层输出的随机性；构建基于稀疏自编码模型的模块化差分学习的变压器数据驱动模型，获取隐层抽象特征及对应的差分特征并重构变压器运行状态样本；根据重构的变压器运行状态样本，利用局部可解释性方法增加变压器数据驱动模型的可解释性，获取最优变压器可解释数据驱动模型；应用最优变压器数据驱动模型预测变压器状态，本发明能够提高电力系统的可靠性和安全性。