船舶电力系统的稳定包括正常使用条件下的稳定,也应当包括故障下的相对稳定。由于船舶在海上航行,环境恶劣,线路容易出现绝缘恶化导致的短路故障,甚至引发更为严重的连锁故障。一般此类渐进故障在故障发生前都有迹可循,如果能监测分析发现故障征兆,就可以对可能发生的故障做出预测,提前做出应对,及时维护或更换风险线路,或是针对性的做出准备,在故障发生时尽可能降低故障影响,也就是所谓的预测性故障恢复。以此提高船舶电力系统的稳定性和安全性,继而提高全船的生命力和综合竞争力。本文首先对船舶电力系统故障进行简要分析,侧重研究因为绝缘恶化导致的短路故障,分析短路故障的形成原因和故障演化机制,搭建适用于船舶电力系统的低压线路Mayr电弧模型,并模拟早期故障易发期时的电弧故障。然后,使用基于卡尔曼滤波器的方法,对早期故障电流电压信号进行分析,提取早期故障特征信号。使用卡尔曼滤波器缓慢估计对电流信号进行估计,估计信号与实际监测值的差作为提取到的特征信号和参考信号,类似的,使用快速估计的方法对电压信号进行估计并使用方波拟合提取特征信号,再通过比较分析两个特征信号判断线路的健康情况。之后,使用马尔科夫链方法,对处于早期故障易发期时的线路进行预测。根据线路健康情况将其划分为正常可用、轻度故障和故障三种状态,根据当前所处状态和状态转移概率矩阵判断未来线路的故障趋势,预测故障发生概率和故障前安全可用时间。最后,结合环形船舶电力系统,使用改进粒子群算法给出预测性恢复方案。使用负载关联矩阵对电网结构进行描述,并介绍其搜索机制,确定相应的供电量、开关次数等目标函数以及容量限制等约束条件。对基本粒子群算法进行适当改进,动态调整变异率和惯性权值,在预测故障可能发生的情况下,搜索适用于该条件的预测性恢复方案。