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摘要
针对电力系统故障预测准确率低、预测模型受参数限制等问题，笔者通过对人工智能算法优化的研究，提出基于秃鹰搜索算法优化支持向量机的电力系统故障预测方法。通过采用Matlab仿真软件建模，模拟生成电力系统多种故障，应用秃鹰搜索算法优化计算支持向量机最优的核函数和惩罚因子，实现对电力系统故障进行预测和诊断。实验结果表明：该方法在电力系统中预测故障的准确率高达99.94%，相比其他算法，其准确率均大幅提高，预测效果优势显著。该方法的应用能够提升电力系统故障预测的有效性。
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针对电力系统故障预测准确率低、预测模型受参数限制等问题，笔者通过对人工智能算法优化的研究，提出基于秃鹰搜索算法优化支持向量机的电力系统故障预测方法。通过采用Matlab仿真软件建模，模拟生成电力系统多种故障，应用秃鹰搜索算法优化计算支持向量机最优的核函数和惩罚因子，实现对电力系统故障进行预测和诊断。实验结果表明：该方法在电力系统中预测故障的准确率高达99.94%，相比其他算法，其准确率均大幅提高，预测效果优势显著。该方法的应用能够提升电力系统故障预测的有效性。
