构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各项参数。这些被优化的关键参数涵盖了CNN的批量处理大小、学习率以及正则化系数。通过细致的参数调优，能够最大化地发挥RIME-CNN-SVM模型在风电预测等领域的实际应用潜力，为电力系统的稳定运行提供更为坚实的保障。
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