随着电力系统的发展，油纸绝缘设备作为其中的重要组成部分，其绝缘性能的监测与评估显得尤为重要。在绝缘监测领域中，等效电路参数辨识技术的应用可有效反映油纸绝缘设备的绝缘状态，而优化算法的选择对于实现高效率和高精度的参数辨识至关重要。近年来，粒子群―鱼群结合算法作为一种新兴的优化算法，被引入到等效电路参数辨识中，并展现出显著的性能优势。该算法是将粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和鱼群算法（Fish Swarm Algorithm, FSA）进行结合，以期克服单一算法在收敛速度和局部最优解方面的局限性。
粒子群算法作为一种基于群体智能的优化算法，其设计灵感来源于鸟群的捕食行为，其基本原理是通过个体在解空间内进行搜索，并依据个体经验和群体经验来更新位置和速度，最终实现对优化问题的求解。粒子群算法具有实现简单、收效快的优点，但同时也存在易陷入局部最优解的问题。鱼群算法则是模仿鱼群的觅食行为，通过模拟鱼群的聚群、追尾、觅食和随机游动等行为，对优化问题进行搜索。鱼群算法具有较好的全局搜索能力和较强的多样性维持能力，但其收敛速度相对慢于粒子群算法。因此，结合两者优势的粒子群―鱼群结合算法，旨在实现快速收敛和高精度优化的双重目标。
在油纸绝缘设备的等效电路模型中，等效电路参数的辨识是分析绝缘状况的基础。等效电路参数辨识通常涉及到多个变量和复杂的优化过程，而传统的方法往往需要大量的人工干预和较长的计算时间，难以满足实时监测的需求。粒子群―鱼群结合算法的应用，为等效电路参数辨识提供了新的解决路径。该算法通过粒子群和鱼群算法的相互辅助，既能够快速获得全局最优解，又能够有效避免陷入局部最优，从而提高了参数辨识的准确性和效率。
实验研究结果表明，在等效电路参数辨识任务中，粒子群―鱼群结合算法在优化性能和收敛速度上均优于单独使用粒子群算法或鱼群算法。这意味着采用粒子群―鱼群结合算法可以更快速地完成参数辨识过程，进而对油纸绝缘设备的绝缘状况做出准确的分析和诊断。这对于提高油纸绝缘设备的运行可靠性和寿命，降低维护成本，都具有重要的实践意义。
粒子群―鱼群结合算法除了在油纸绝缘设备的等效电路参数辨识中显示出其优势外，还可推广到其他工程和科学领域中的优化问题，如生产调度、路径规划、机器学习等。在这些领域中，该算法也有望通过优化算法性能来解决复杂的优化问题，从而为相关领域带来技术突破。
总结来说，粒子群―鱼群结合算法在等效电路参数辨识中的成功应用，是智能优化算法在电力系统设备监测领域中的一个创新性示范。该算法能够提供快速准确的等效电路参数辨识结果，有助于电力系统运维人员更好地理解和掌握油纸绝缘设备的绝缘状况，保障电力系统的安全稳定运行。随着算法的进一步优化和研究的深入，粒子群―鱼群结合算法的潜力将得到进一步的发挥，为更多领域带来优化和创新的可能性。
