为提升支持向量机(SVM)的性能，提出一种改进的灰狼优化(IGWO)算法并应用于SVM的参数优化。与传统的灰狼算法不同的是，改进算法采用非线性控制因子和随机权重位置更新策略。通过多个基准测试函数对IGWO与灰狼优化(GWO)算法进行性能比较，实验表明IGWO的性能优于GWO。最后建立IGWO-SVM分类模型，并应用到太阳能光伏故障诊断过程中，结果表明：该模型有效提升了故障诊断分类效率和分类识别率。