近年来,随着电力系统的不断完善以及智能算法的进化,智能化、全电力船舶越来越受到人们的重视,我国作为世界经济大国,也在这一领域展开了研究和探索工作。由于船舶电力系统的结构特殊,功能复杂,其能量控制及管理就变得十分重要,而且,对于网络中有可能发生的故障,必须进行定位、隔离、检测、恢复等一系列的研究,本文主要研究的问题是船舶电力系统故障恢复,采用一个简化的电力系统网络作为分析对象。电力系统故障的分析包括两个部分,一是电力系统网络的拓扑分析和连通性识别,二是在短时间内找到最优恢复方案。关于电力系统网络的拓扑分析及连通性识别,本文先把所面对的复杂电力结构图化简,在连通性识别部分,采用了分类识别方法,得到一个易于理解的表格,这个表格既易于读懂,也可以作为数据输入给计算机,作为故障恢复的基本数据。关于故障恢复,本文主要采用了粒子群算法以及改进型粒子群算法,通过离散化,在故障恢复时转换成二进制运用,得到了最佳恢复方案,经过验证,达到预期要求。另外,与同样情况下的遗传算法的到的运算结果作比较,得到了改进型粒子群算法性能更好的结论。