针对水电巡检场景下，传统优化算法存在的种群分布不均、搜索方向单一等缺陷，提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的水电巡检机器人时间最优轨迹规划方法。该算法采用多维Logistic-Sobol映射改善初始种群在水工建筑物等复杂环境中的分布，并通过余弦扰动增强收敛因子对水流扰动的适应性，同时引入自适应权重机制动态调节全局探索与局部搜索能力。基于3-5-3多项式构建水电巡检机器人的轨迹模型，通过IGWO实现多项式参数空间内的全局优化，生成满足约束的最短时间轨迹。仿真与试验表明，IGWO相比GWO算法，轨迹规划时间缩短29.8%

验证了算法在提升作业效率方面的显著优势。