本发明适用于变压器技术领域，提供了一种变压器绕组热点温度预测方法及终端设备。该方法包括：采集变压器绕组热点的温度数据，将采集到的温度数据作为样本数据；根据粒子群算法和所述样本数据训练人工神经网络模型，得到所述人工神经网络模型的最优模型参数，将基于所述最优模型参数的人工神经网络模型作为预测模型；采集变压器的运行参数和结构参数；根据所述运行参数、所述结构参数和所述预测模型，对变压器进行绕组热点温度预测。本发明将粒子群算法引入人工神经网络模型的参数优化，利用优化后得到的预测模型对变压器绕组热点温度进行预测，能够提高预测模型得到的变压器绕组热点温度的预测准确度。