1.一种改善DC/DC直流变压器极间短路的参数优化方法，其特征在于，包括：对预先构建的组合型DC/DC直流变压器数学模型进行分析，确定DC/DC直流变压器极间短路电流的表达式；

根据所述DC/DC直流变压器极间短路电流的表达式确定以极间短路电流最小为目标的优化目标函数，计算优化目标函数的参数变量约束条件；

利用改进粒子群算法计算参数变量的最优值；

所述DC/DC直流变压器极间短路电流的表达式为：

式中：Idcmax表示短路电流的最大值，N表示组合型DC/DC直流变压器子模块DC/DC直流变压器个数，Cf表示组合型DC/DC直流变压器副边输出侧等效电容，Lf表示组合型DC/DC直流变压器副边输出侧等效电感。

2.根据权利要求1所述的改善DC/DC直流变压器极间短路的参数优化方法，其特征在于，所述组合型DC/DC直流变压器数学模型为：采用了N个DC/DC直流变压器按照IPOS结构组合而成的组合型DC/DC直流变压器的拓扑结构。

3.根据权利要求1所述的改善DC/DC直流变压器极间短路的参数优化方法，其特征在于，所述优化目标函数为：J＝minf(x)＝Idcmax

其中，min表示取最小值，

4.根据权利要求1所述的改善DC/DC直流变压器极间短路的参数优化方法，其特征在于，所述参数变量N、Cf、Lf的约束条件分别为：式中，Lfmax为输出侧等效电感最大值，Lfmin为输出侧等效电感最小值，Cfmax为输出侧等效电容最大值，Cfmin为输出侧等效电容最小值。

5.根据权利要求3所述的改善DC/DC直流变压器极间短路的参数优化方法，其特征在于，所述利用改进粒子群算法计算参数变量的最优值的过程包括：设置最大迭代次数、种群规模以及粒子速度区间；

设置适应度函数为F，

F＝J

根据改进粒子群算法求出个体极值与全局最优解；

粒子群通过下列两式更新自身位置和速度：

上式中：ω为惯性权重；d＝1,2,...,D；i＝1,2,...,n；上标k为当前迭代次数，Vid为粒子的速度，Pid为局部最优值，Xid为粒子自身的位置，Pgd为全局最优值，Xgd为全局最优值对应粒子的位置；c1,c2为非负常数，称为加速因子；r1,r2是分布于[0,1]之间的随机数；

改进粒子群算法惯性权重因子采用线性递减、学习因子采用异步法来更新自身速度和位置：式中，ω为惯性权重，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，c1,start＞c1,end，c2,start＜c2,end，ωmax表示惯性权重因子的最大值，ωmin表示惯性权重因子最小值，ωmax表示惯性权重因子最大值,c1,start，c1,end，c2,start，c2,end表示两个加速因子的初始值和终止值；

所以，改进粒子群算法采用下式更新自身位置和速度更：

根据迭代总适应度函数F，判断电容Cf、电感Lf以及子模块个数N是否满足目标函数需求，或者是否达到最大迭代次数，若满足要求或者达到最大迭代次数，则输出此时的值作为最优值。