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隨着电网向智能化、高压和超高压、大容量等方向发展，电力设备故障带来的损失日益增大，其中绝大数电力设备故障是由电力电容器故障所引起[1]，因此，如何高精度的诊断识别电力电容器故障具有重要的理论意义和实际价值。最近几年，很多学者将智能算法应用于电力电容器故障诊断，如人工神经网络[2]、粒子群算法[3]、遗传算法[4]、人工免疫算法[5]等。虽然上述方取得了一定程成果，但仍存在精度不高的问题。针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响，提出一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。研究结果表明，与其他算法比较可知，IFA_ELM可以有效提高电力电容器故障诊断的准确率和降低误判率，为电力电容器故障诊断提供新的方法和途径。