基于I-GWO-DNN的避雷器状态评价方法及系统

本发明公开了一种基于I‑GWO‑DNN的避雷器状态评价方法及系统，包括以下步骤：采集避雷器数据，构建避雷器数据集；构建深层神经网络模型并初始化；建立I‑Sine混沌映射模型，并初始化灰狼优化算法种群参数，采用基于I‑Sine混沌映射模型的灰狼优化算法对深层神经网络模型的权值、阈值进行寻优；根据寻优得到的权值、阈值，采用数据集进行深层神经网络模型训练，将待测试的避雷器数据输入训练好的深层神经网络模型，得到状态评价结果。本发明能够切实保障避雷器稳健运行的持续性，同时减少避雷器维护与管理的经济成本。