多目标BCC算法研究及其在配电网多故障抢修中的应用

细菌群体趋药性算法(BCC)具有区别于其他优化算法的自寻优和群寻优的特点和优势，本项目通过对BCC算法进行深入研究，进行数学建模然后设计出多目标BCC算法并使其能灵活应用于离散和连续事件中，然后吸取其他优化算法的优点和自主创新使该算法更加完善，再通过大量测试函数进行测试和数学推导证明其有效性。最终，建立配电网中的多故障抢修数学模型，并且将BCC应用在配电网多故障抢修中，处理抢修中多目标，多约束以及数据可靠性和数据量的复杂问题，同时建立一种基于多目标BCC算法的配电网多故障抢修应急预案。其中包括：资源人员的有效组织，故障任务的合理指派，抢修和开关操作策略模型的建立，存在不确定因素的动态抢修模型的建立等。再使用高效的多目标BCC算法对模型进行合理优化，在社会经济损失最小的核心下实现物资、人员使用，抢修时间等目标最小，最终实现配电网中多故障抢修的动态优化。

中国是一个自然灾害多发的国家，各种各样的自然灾害，如地震、雪灾、台风等经常给电力系统造成重大破坏，同时在现代战争中，电网也是主要的攻击目标之一。当电网因受外力发生多处恶劣故障时，以往工程单位的实际抢修调度一般是由决策者依照经验进行，但是靠经验进行调度缺少定性分析的理论基础，所作决策往往并非是最有效的。因此，在电网抢修的指挥决策应变上，如何有效地进行规划，制定出最科学、高效的抢修策略成为人们日益关注的问题。配电网故障抢修最优决策问题通常需要同时对多个目标进行优化，而且存在较多约束条件，如果不借助有效的多目标优化方法很难得到最优解集。细菌群体趋药性算法(BCC)是一种模拟细菌行为的智能算法，具有区别于其他优化算法的自寻优和群寻优的特点和优势，本项目通过对BCC算法进行多目标改进来解决以上问题。主要研究内容包括BCC算法的性能测试与增强改进、MOBCC算法的设计与性能测试、MOBCC算法的性能改进及其离散问题处理方法、MOBCC算法在配电网多故障抢修中的应用。取得的研究结果包括BCC算法的多目标改进、对离散问题的研究测试、电力系统中优化问题（状态估计、无功优化、节能减排经济调度）的仿真测试、以社会经济损失最小和抢修路径最短为目标，建立了含多个约束条件的配电网多故障抢修和开关操作相结合的优化模型，并用MOBCC优化算法对标准系统进行了初步仿真，得到了较理想的结果。对BCC算法进行更深入的研究，并将其拓展为多目标优化算法具有理论研究意义；而将其应用于配电网多故障抢修工程课题具有一定的实际意义。通过该项目的研究，可以提高配电网多故障抢修问题的求解速度和求解精度，以便更加合理的制定抢修策略，从而达到减少社会总损失的目标。