基于IGWO-SVM的氧化锌避雷器故障检测

为了提高氧化锌避雷器的故障检测精度,文章利用收敛因子非线性变化和莱维飞行策略对灰狼(Grey Wolf Optimization, GWO)算法进行改进,得到收敛性能更好的改进灰狼(Improved Grey Wolf Optimization, IGWO)算法,再采用IGWO算法对支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的惩罚系数和核带宽进行优化,建立基于IGWO-SVM的避雷器故障检测模型。利用氧化锌避雷器监测数据进行故障检测实例分析,将IGWO-SVM模型的故障检测结果与现有避雷器故障检测模型的检测结果对比,结果表明,IGWO-SVM模型的检测精度更高,验证了该模型在氧化锌避雷器故障检测方面的优越性。