本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。