En los sistemas de energía eléctrica, es muy importante la operación de los cables de alimentación en condiciones normales. Varias fallas en los cables ocurrirán en aplicaciones prácticas. Reconocer las fallas en los cables de manera correcta y oportuna es crucial. En este documento proponemos un método en el que una red de aprendizaje competitivo caótico recocido reconoce los tipos de cables de alimentación. El resultado muestra un buen rendimiento utilizando la máquina de vectores de soporte (SVM) y el método de Optimización de Enjambre de Partículas Mejorado (IPSO)-SVM. El resultado experimental muestra que la precisión de reconocimiento de fallas alcanzada fue del 96.2%, utilizando 54 muestras de datos. El tiempo de entrenamiento de la red es de aproximadamente 0.032 segundos. El método puede lograr una clasificación efectiva de fallas en los cables.