舰船电力系统故障重构系统实质是一个故障状态下的电力网络管理自动化系统。包括故障信息的报送环节、提取环节、故障隔离、最优重构方案的生成环节及重构方案的执行环节。船舶电网重构属于最优重构方案生成环节,作用是在故障隔离后,借助于电网中不同种类开关的运行状况对不同的方案进行评定筛选,通过对不同方案的运行需求以及输出结果对比,在尽可能短的时间内找出所需最优方案。本文主要进行了如下研究:本文以典型环型船舶电力系统网络为研究对象,确定了负荷供电量恢复最大、开关次数最少和发电机效率均衡的目标函数,设置了网络结构约束、系统容量限制、电流电压限制等约束条件。通过使用负载支路相关矩阵,实现电网故障重构前确定部分负载供电恢复路径和发电机效率均衡的具体方式。本文研究了混沌初始化粒子群方法,惯性权重和学习因子采取自适应调整策略,为防止粒子群过早收敛加入早熟判断机制,设计混沌局部搜索策略有效的保障了算法对于求解精度、收敛速度的需要。而后将改进的粒子群优化算法应用到船舶电网故障重构中,并通过与其它智能优化算法进行比较,仿真结果表明改进粒子群优化算法优化效果较好。最后,本文采用双粒子群优化算法进行船舶电力系统网络故障重构研究。主粒子群进行全局范围搜索,辅助粒子群采用混沌局部搜索策略,提高了种群的多样性,为了提高算法的全局和局部寻优能力,惯性权重和学习因子采用自适应调整方式。最后使用改进的双粒子群优化算法对重构系统进行实时仿真,仿真结果表明双粒子群的改进算法能在较短时间内提供较为完善的重构方案。