本发明公开了一种基于智能变电站网络故障分类的方法，该分类方法包括一种混合优化算法，该算法由3部分组成，ANP抗噪处理，改进的分类间隔法，以及遗传粒子群算法。ANP清除了数据集的临界点以及噪音。ISIM使用了supportvectormachine(SVM)框架来优化SVM核函数。最后，我们提出了改进的GA‑PSO算法，该算法结合了GA遗传算法和PSO粒子群算法的优点来优化惩罚参数。实验结果显示我们提出的混合优化算法提高了智能变电站网络故障分类的精度，和已有的方法比，表现出更强的性能。