Page 74 - 电力与能源2024年第四期

468 贾金伟，等：基于 GWO-SVM 模型的智能电气故障检测与识别

图 5 白炽灯和微波炉的检测结果
图 4 GWO 算法优化过程
［6］ 汤德荣 . 改进粒子群算法优化支持向量机的螺旋 CT 电气
3 结语 故障诊断研究［J］ 九江学院学报（自然科学版），2023，38
.
（4）：27-31.
本文提出了一种灰狼优化的支持向量机模 ［7］ 陈思勤，周浩豪，茅大钧 . 基于改进 GWO-LightGBM 的磨
.
型。试验结果表明，该模型在线性和非线性负载 煤 机 故 障 预 警 方 法 研 究［J］ 自 动 化 仪 表 ，2024，45（2）：
106-110.
上检测性能都有明显提升，与最优的 SVM ［Sig⁃
［8］ 陈 平 ，周 娟 ，吴名功 . 基 于 改 进 GWO-GM（1，1）模 型
moid］相比，性能提升了约 5%。灰狼算法在优化 的直流充电桩在线计量误差预测方法研究［J］ 现代电子
.
过程中具有很强的竞争力。不同类别的样本分布 技术，2024，47（5）：112-117.
［9］ 金 辉，胡寅逍，葛红娟，等 . 基于改进 GWO-SVR 算法的
是均匀的，下一步的研究方向是从类不平衡问题
锂 电 池 剩 余 寿 命 预 测［J］ 工 程 科 学 学 报 ，2024，46（3）：
.
入手，解决电气故障的分类问题。
514-524..
参考文献： ［10］ 李 铁，田鹏飞，孙振庭，等 . 基于故障量相对偏移和改进
GWO-SVR 的输电线路双端故障测距方法［J］ 武汉大学
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故障诊断方法研究［J］ 办公自动化，2023，28（24）：10-12.
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收稿日期：2024-02-18
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(本文编辑：赵艳粉）
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