一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910855942.0
(22)申请日 2019.09.11
(71)申请人 国网天津市电力公司
地址 300010 天津市河北区五经路39号
申请人 国家电网有限公司　天津大学
(72)发明人 刘忠义　宣文博　王魁　闫大威　
李慧　魏联滨　武忠山　秦超　
丁承第　宋佳　雷铮　李媛媛　
胡旭东　
(74)专利代理机构 天津才智专利商标代理有限
公司 12108
代理人 张文华
(51)Int.Cl.
H02J 3/00(2006.01)
G06Q 10/04(2012.01)
G06Q 50/06(2012.01)
(54)发明名称
一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方
法
(57)摘要
本发明公开了一种基于鲁棒优化的电力系
统建设规划方法，首先，根据电力系统的自身特
点，确定线路投建集合，并选取规划周期内典型
的日负荷曲线，确定系统的其他相关数据；其次，
以区间形式表征了可再生能源出力的不确定性，
建立电力系统灵活规划鲁棒优化模型，该模型以
系统的经济性为目标，考虑安全运行约束和功率
平衡约束；最后，在电力系统整体和各时间断面
的角度，提出了一组灵活性评估指标，兼顾了系
统的经济性和灵活性，确定系统最终的投建方
案。

权利要求书4页 说明书9页 附图2页CN 110535132 A 2019.12.03
C N 110535132
A
1.一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、根据电力系统中需要新建的线路，确定系统待建线路数据集合；
S2、根据待建线路数据集合建立基于鲁棒优化的电力系统数学模型；
S3、采用列生成算法对所有的待建方案进行求解，获得每种待建方案下电力系统数学模型经济性指标、各机组的运行方式和弃可再生能源和切负荷数据；
S4、根据各机组的运行方式、弃可再生能源和切负荷数据，计算电力系统周期内及各时间断面的上调灵活性和下调灵活性；
S5、根据各时间断面的上调灵活性和下调灵活性，计算上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比；
S6、根据获得的电力系统数学模型的经济性结果和灵活性结果，确定系统的最优建设方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法，其特征在于，所述电力系统数学模型为：
其中，
G为传统机组的集合，T为时间集合，N为所有节点集合，s为投建线路场景，j为节点，t为时间，x为整数变量，y为连续变量，u为不确定性变量；Ω为整数变量集合，Φ为不确定性变量集合，Ψ(x,u)为整数变量和不确定性变量确定之后的连续变量的集合；为投建场景s下电力系统的经济性；为投建场景s下机组的启停成本；为投建场景s下机组的出力
成本；为投建场景s下的弃可再生能源和切负荷的惩罚成本；分别为投建场景s下，发电机的启动成本系数、发电机的停机成本系数、发电机的出力成本系数；
和分别为投建场景下s，弃可再生能源、切负荷的惩罚成本系数；αs,j,t和βs,j,t分别为投建场景下s，发电机的开机、停机标志位；P s,j,t为投建场景下s，发电机的有功出力；
和分别为投建场景下s，弃可再生能源有功功率、切负荷有功功率；
其中，线路潮流约束为：
其中，式(5)表示系统运行情况下，线路不能超过其最大容量，为线路ij的最大有功容量，P s,ij,t为投建场景下s下，线路ij在第t时刻的有功功率；式(6)表示线路有功潮流的计
算方法，R为可再生能源集合，ptdf s为投建场景下s下，电机节点对应的功率转移分布因子，P s,j,t为发电机节点的有功功率注入；
功率平衡约束为：
其中，为投建场景s下，节点j在t时刻的有功负荷；是不确定性变量，表示投建场景s下，可再生分布式电源的有功出力，为投建场景s下，可再生分布式电源有功出力的预测值，投建场景s下，可再生分布式电源有功出力的预测误差，L为负荷节点集合；
发电机的相关约束为：
αs,j,t-βs,j,t＝c s,j,t-c s,j,t-1 (12)
式(8)表示发电机的出力约束，和为连接机组的节点j的最小、最大出力，c s,j,t为投建场景s时，机组j在t时刻的开停状态，若发电机处于运行状态时，c s,j,t＝1；若发电机处于停运状态时，c s,j,t＝0，其出力为0；式(9)表示发电机的爬坡约束，和
为机组的下爬坡率和上爬坡率；式(10)和式(11)分别表示发电机的最小开机时间约束和最小停机时间约束，和为机组的最小运行时间、最小停机时间；式(12)为0-1变量的等式约束。

3.根据权利要求2所述的一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法，其特征在于，所述应用列生成算法求解，具体包括以下步骤：
S301、从电力系统中选定待建线路，设定可行解的上界为UB＝+∞，下界为LB＝-∞，选择收敛水平ε，迭代次数K＝1，x为模型中整数变量，y为模型中连续变量，u为模型中不确定性变量；
S302、求解主问题MP，并得到最优解(x k+1,θk+1,y1*,...,y k*)，并设置LB＝max{LB,MP}；x k+1和θk+1为第k+1次迭代得到的主问题的解，(y1*,...,y k*)为前k次迭代子问题得到的解，s.t.(9)-(12)为约束条件；
S303、求解子问题SP，s.t.(5)-(8)为约束条件，并得到最优解y k*和u k*，并设置UB＝min {UB,MP+SP}；
S304、判断是否收敛：如果UB-LB≤ε，迭代终止，并返回最优解；否则，返回步骤S302，且K＝K+1；其中，ε根据计算精度要求自行设置；
S305、求出最优解x,y,u，计算投建场景s下，电力系统周期内的上调灵活性指标和下调灵活性指标；
S306、再计算投建场景s下，电力系统各时间断面的上调灵活性指标和下调灵活性指标；
S307、在此基础上，计算上调灵活性和下调灵活性的期望和不足的时间占比；
S308、s＝s+1，返回步骤S301继续计算，直至计算完电力系统中所有投建线路场景。

4.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据系统运行状况和弃风光和切负荷情况，在电力系统周期内的角度和各时间断面角度，计算上调灵活性和下调灵活性，具体过程如下：
其中，L为负荷节点集合，为投建场景s下，节点j在t时刻的有功负荷；式(13)表示投建场景s下系统在周期内的负荷供应率，其值在[0,1]范围内；式(14)表示电力系统在周期内的可再生能源利用率，其值在[0,1]范围内；式(15)和式(16)是电力系统在各时间断面的角度评估系统在投建场景s下的上调和下调灵活性，式(15)表示电力系统在某时间断面上的负荷供应率，其值在[0,1]范围内；式(16)表示电力系统在某时间断面上的可再生能源利用率，其值在[0,1]范围内。

5.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法，其特征在于，所
述步骤S5中，通过计算周期内所有时间断面的上调灵活性和下调灵活性的值，得到待建上调灵活性和下调灵活性序列，如式(17)和(18)所示，具体过程如下：
根据式(17)和(18)可以计算出上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比，如式(19)-(22)：
其中，和是0-1变量，如果则否则如果则
否则
一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法
技术领域
[0001]本发明属于电力系统分析领域，特别涉及一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法。

背景技术
[0002]大力发展可再生能源是实现能源转型、走可持续发展之路的有效途径。

高比例的可再生能源接入电力系统是未来电网的基本特征。

由于可再生能源发电具有多变性和不确定性的特征，给电力系统的规划带来了严峻挑战。

[0003]电网规划旨在确定何时何地建造何种规模与类型的输电线路，是电力系统中重要的研究课题与基础性工作。

然而随着高比例的可再生能源接入电力系统，电力系统中不确定因素的增加，运行方式更加多变，传统确定性规划思路不再适用，逐渐向不确定规划方向转化。

这就要求系统有足够的能力充分调度现有资源，满足多时间尺度下的功率平衡，其本质是要求电力系统具备足够的灵活性以应对可再生能源出力的多变性与不确定性。

合理的电网规划能够充分挖掘出网络层面潜在的灵活性，提升系统应对多变性和不确定性的能力，进而在保证正常供电的情况下，充分利用可再生能源。

[0004]目前，对于不确定性的优化技术和方法主要包括随机规划和鲁棒优化。

随机规划主要是根据历史数据拟合不确定性参数的概率分布，进而生成一定数量的场景，将不确定性的优化问题，转化为多场景下的确定性优化问题。

但是随机规划难以刻画出低频的不确定性因素，并且随着不确定性因素的增加，会出现大量的场景，导致优化问题求解困难。

鲁棒优化将优化问题中的不确定参数表征区间形式，在最坏情况下做出决策，以确保对于不确定性变量的任意取值都存在最优解。

鲁棒优化的方法仅需要不确定性变量的变化区间，能有效处理低频的不确定性因素导致的电网安全问题。

[0005]因此，研究一种考虑可再生分布式发电系统波动性和不确定性，提高配电系统的灵活性的的电力系统建设规划方法。

发明内容
[0006]为了提升配电系统的灵活性，本发明的目的在于提供一种考虑可再生分布式发电系统波动性和不确定性，提高配电系统的灵活性的的电力系统建设规划方法。

[0007]本发明以输电系统经济性为目标，包括线路建设成本、发电机调度成本、弃可再生能源惩罚成本和切负荷惩罚成本，建立基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法。

电力系统建设规划方法的约束条件为：线路潮流约束、功率平衡约束、机组爬坡约束、机组出力上下限约束等。

在给定待建线路集合条件下，应用列生成算法求解，从系统整体的角度评估该规划方案的经济性；同时，在电力系统整体和各时间断面的角度，提出了一组电网规划灵活性的评估指标，能够反映出该规划方案下的弃可再生能源和切负荷情况，进而评估该规划方案的灵活性。

具体技术方案包括以下步骤：
[0008]一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法，所述方法包括：
[0009]S1、根据电力系统中需要新建的线路，确定系统待建线路数据集合；
[0010]S2、根据待建线路数据集合建立基于鲁棒优化的电力系统数学模型；
[0011]S3、采用列生成算法对所有的待建方案进行求解，获得每种待建方案下电力系统数学模型经济性指标、各机组的运行方式和弃可再生能源和切负荷数据；
[0012]S4、根据各机组的运行方式、弃可再生能源和切负荷数据，计算电力系统周期内及各时间断面的上调灵活性和下调灵活性；
[0013]S5、根据各时间断面的上调灵活性和下调灵活性，计算上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比；
[0014]S6、根据获得的电力系统数学模型的经济性结果和灵活性结果，确定系统的最优建设方案。

[0015]进一步的，所述电力系统数学模型为：
[0016]
[0017]其中，
[0018]
[0019]
[0020]
[0021]G为传统机组的集合，T为时间集合，N为所有节点集合，s为投建线路场景，j为节点，t为时间，x为整数变量，y为连续变量，u为不确定性变量；Ω为整数变量集合，Φ为不确定性变量集合，Ψ(x,u)为整数变量和不确定性变量确定之后的连续变量的集合；为投建场景s下电力系统的经济性；为投建场景s下机组的启停成本；为投建场景s下机组的出力成本；为投建场景s下的弃可再生能源和切负荷的惩罚成本；
分别为投建场景s下，发电机的启动成本系数、发电机的停机成本系数、发电机的出力成本系数；和分别为投建场景下s，弃可再生能源、切负荷的惩罚成本系数；αs,j,t和βs,j,t分别为投建场景下s，发电机的开机、停机标志位；P s,j,t为投建场景下s，发电机的有功出力；和分别为投建场景下s，弃可再生能源有功功率、切负荷有功功率；[0022]其中，线路潮流约束为：
[0023]
[0024]
[0025]其中，式(5)表示系统运行情况下，线路不能超过其最大容量，为线路ij的最大有功容量，P s,ij,t为投建场景下s下，线路ij在第t时刻的有功功率；式(6)表示线路有功潮流的计算方法，R为可再生能源集合，ptdf s为投建场景下s下，电机节点对应的功率转移分布因子，P s,j,t为发电机节点的有功功率注入；
[0026]功率平衡约束为：
[0027]
[0028]其中，为投建场景s下，节点j在t时刻的有功负荷；是不确定性变量，表示投建场景s下，可再生分布式电源的有功出力，为投建场景s下，可再生分布式电源有功出力的预测值，投建场景s下，可再生分布式电源有功出力的预测误差，L为负荷节点
集合。

[0029]发电机的相关约束为：
[0030]
[0031]
[0032]
[0033]
[0034]αs,j,t-βs,j,t＝c s,j,t-c s,j,t-1 (12)
[0035]式(8)表示发电机的出力约束，和为连接机组的节点j的最小、最大出力，c s,j,t为投建场景s时，机组j在t时刻的开停状态，若发电机处于运行状态时，c s,j,t＝1；若发电机处于停运状态时，c s,j,t＝0，其出力为0；式(9)表示发电机的爬坡约束，和
为机组的下爬坡率和上爬坡率；式(10)和式(11)分别表示发电机的最小开机时间约束和最小停机时间约束，和为机组的最小运行时间、最小停机时间；式(12)为0-1变量的等式约束。

[0036]进一步的，所述应用列生成算法求解，具体包括以下步骤：
[0037]S301、从电力系统数学模型选定待建线路，设定可行解的上界为UB＝+∞，下界为LB＝-∞，选择收敛水平ε，迭代次数K＝1，x为模型中整数变量，y为模型中连续变量，u为模型中不确定性变量；
[0038]S302、求解主问题MP，并得到最优解(x k+1,θk+1,y1*,...,y k*)，并设置LB＝max{LB, MP}；x k+1和θk+1为第k+1次迭代得到的主问题的解，(y1*,...,y k*)为前k次迭代子问题得到的解，s.t.(9)-(12)为约束条件；
[0039]
[0040]S303、求解子问题SP，s.t.(5)-(8)为约束条件，并得到最优解y k*和u k*，并设置UB ＝min{UB,MP+SP}；
[0041]
[0042]S304、判断是否收敛：如果UB-LB≤ε，迭代终止，并返回最优解；否则，返回步骤S302，且K＝K+1；其中，ε根据计算精度要求自行设置；
[0043]S305、求出最优解x,y,u，计算投建场景s下，电力系统周期内的上调灵活性指标和下调灵活性指标；
[0044]S306、再计算投建场景s下，电力系统各时间断面的上调灵活性指标和下调灵活性指标；
[0045]S307、在此基础上，计算上调灵活性和下调灵活性的期望和不足的时间占比；[0046]S308、s＝s+1，返回步骤S301继续计算，直至计算完电力系统中所有投建线路场景。

[0047]进一步的，所述步骤S4中，根据系统运行状况和弃风光和切负荷情况，在电力系统周期内的角度和各时间断面角度，计算上调灵活性和下调灵活性，具体过程如下：
[0048]
[0049]
[0050]
[0051]
[0052]其中，L为负荷节点集合，为投建场景s下，节点j在t时刻的有功负荷；式(13)表示投建场景s下系统在周期内的负荷供应率，其值在[0,1]范围内；式(14)表示电力系统在周期内的可再生能源利用率，其值在[0,1]范围内；式(15)和式(16)是电力系统在各时间断面的角度评估系统在投建场景s下的上调和下调灵活性，式(15)表示电力系统在某时间断面上的负荷供应率，其值在[0,1]范围内；式(16)表示电力系统在某时间断面上的可再生能源利用率，其值在[0,1]范围内。

[0053]进一步的，所述步骤S5中，通过计算周期内所有时间断面的上调灵活性和下调灵活性的值，得到待建上调灵活性和下调灵活性序列，如式(17)和(18)所示，具体过程如下：
[0054]
[0055]
[0056]根据式(17)和(18)可以计算出上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比，如式(19)-(22)：
[0057]
[0058]
[0059]
[0060]
[0061]其中，和是0-1变量，如果则否则如果
则否则
[0062]与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0063]1、本发明以区间形式表征了可再生能源出力的不确定性，充分利用发电机的爬坡和调峰能力和网络线路投建措施，建立电力系统建设规划方法，该方法以系统的经济性为目标，同时，在电力系统整体和各时间断面的角度，提出了一组灵活性评估指标，包括系统的上调灵活性和下调灵活性、上调灵活性和下调灵活性的期望和上调灵活性和下调灵活性不足的时间占比；
[0064]2、本发明的模型中以区间形式表征了可再生能源出力的不确定性，通过对偶理论和线性化方法，将模型转化为两阶段的混合整数线型规划模型，其中，第一阶段确定传统发电机组的启停情况，第二阶段没确定发电机组的运行情况和系统的弃可再生能源和切负荷情况，本发明的方法综合考虑了系统的经济性和灵活性，确定线路的投建方案。

附图说明
[0065]图1为本发明提供的一种基于鲁棒优化的电力系统建设规划方法流程示意图；[0066]图2为本发明所采用的应用列生成算法求解的流程示意图。

具体实施方式
[0067]下面结合附图对本发明做出详细地说明：
[0068]如图1、2所示；
[0069]本发明提供一种基于鲁棒优化的电力系统灵活规划方法，包括如下步骤：
[0070]步骤1根据电力系统中需要新建的线路，确定系统待建线路数据集合。

所述数据集合包括传统发电机和风电、光伏发电机的数据配置情况，以及风电、光伏发电机的预测出力和预测误差数据，同时选择系统中一年内的典型日负荷曲线，和其他相关数据。

[0071]步骤2建立基于鲁棒优化的电力系统灵活规划模型，即以输电系统经济性为目标，包括线路建设成本、发电机调度成本、弃风光惩罚成本和切负荷惩罚成本。

以线路潮流约束、功率平衡约束、机组爬坡约束、机组出力上下限约束等为约束条件，构建考虑经济性和领会性的电力系统系统规划模型；所述步骤2中，以输电系统经济性为目标，包括线路建设成本、发电机调度成本、弃风光惩罚成本和切负荷惩罚成本。

其函数表示形式为：
[0072]
[0073]其中，
[0074]
[0075]
[0076]
[0077]G为传统机组的集合，T为时间集合，N为所有节点集合，s为投建线路场景，j为节点，t为时间，x为整数变量，y为连续变量，u为不确定性变量；Ω为整数变量集合，Φ为不确定性变量集合，Ψ(x,u)为整数变量和不确定性变量确定之后的连续变量的集合；为投建场景s下电力系统的经济性；为投建场景s下机组的启停成本；为投建场景s下机组的出力成本；为投建场景s下的弃可再生能源和切负荷的惩罚成本；
分别为投建场景s下，发电机的启动成本系数、发电机的停机成本系数、发电机的出力成本系数；和分别为投建场景下s，弃可再生能源、切负荷的惩罚成本系数；αs,j,t和βs,j,t分别为投建场景下s，发电机的开机、停机标志位；P s,j,t为投建场景下s，发电机的有功出力；和分别为投建场景下s，弃可再生能源有功功率、切负荷有功功率；[0078]所述步骤2中，线路潮流约束表示为：
[0079]
[0080]
[0081]其中，式子(5)表示系统运行情况下，线路不能超过其最大容量，为线路ij的最大有功容量，P s,ij,t为投建场景下s下，线路ij在第t时刻的有功功率；式子(6)表示线路有功潮流的计算方法，R为可再生能源集合，ptdf s为投建场景下s下，电机节点对应的功率转移分布因子；P s,j,t为发电机节点的有功功率注入；
[0082]所述步骤2中，功率平衡约束表示为：
[0083]
[0084]其中，为投建场景s下，节点j在t时刻的有功负荷；是不确定性变量，表示投建场景s下，可再生分布式电源的有功出力，为投建场景s下，可再生分布式电源有功出力的预测值，投建场景s下，可再生分布式电源有功出力的预测误差，L为负荷节
点集合。

变量和的引用是为了保证任意的都能够使等式成立。

[0085]所述步骤2中，发电机的相关约束表示为：
[0086]
[0087]
[0088]
[0089]
[0090]αs,j,t-βs,j,t＝c s,j,t-c s,j,t-1 (12)
[0091]式(8)表示发电机的出力约束，和为连接机组的节点j的最小和最大出力，c s,j,t为投建场景s时，机组j在t时刻的开停状态。

若发电机处于运行状态时，c s,j,t ＝1，其出力应该最大和最小出力之间；若发电机处于停运状态时，c s,j,t＝0，其出力为0；式(9)表示发电机的爬坡约束，和为机组的下爬坡率和上爬坡率，相邻时间的出力之差应该在允许范围之内；式(10)和式(11)分别表示发电机的最小开机时间约束和最小停机时间约束，和为机组的最小运行时间和最小停机时间。

当发电机处于运行状态时，必须满足最小连续运行时间之后，才能再次停机；当发电机处于停机状态时，必须满足最小连续停机时间之后，才能再次开机；式(12)为0-1变量的等式约束。

[0092]所述步骤2中，一种基于鲁棒优化的电力系统灵活规划模型，其最终函数表示形式为：
[0093]
[0094]其中，第一阶段的整数决策变量为：x＝[αij,t；βij,t；c ij,t]，第二阶段的连续决策变量为：不确定性变量为：
[0095]步骤3采用列生成算法对所有的待建方案进行求解，得到每种待建方案下系统经济性指标、系统运行状况和弃可再生能源和切负荷情况；所述步骤3中，采用列生成算法进行求解的具体过程如下：
[0096] 3.1、设定原问题可行解的上界为UB＝+∞，下界为LB＝-∞，选择收敛水平ε，迭代次数K＝1。

[0097] 3.2、求解主问题MP，并得到最优解(x k+1,θk+1,y1*,...,y k*)，并设置LB＝max{LB, MP}；x k+1和θk+1为第k+1次迭代得到的主问题的解，(y1*,...,y k*)为前k次迭代子问题得到的解，s.t.(9)-(12)为约束条件；
[0098]
[0099] 3.3、求解子问题SP，s.t.(5)-(8)为约束条件，并得到最优解y k*和u k*，并设置UB＝min{UB,MP+SP}；
[0100]
[0101] 3.4、判断是否收敛，如果UB-LB≤ε，迭代终止，并返回最优解；否则，返回约束θk+1≥SP和约束(5)-(8)，返回步骤3.2继续迭代求解；其中，ε根据计算精度要求自行设；[0102] 3.5、求出最优解x,y,u，计算投建场景s下，电力系统周期内的上调灵活性指标(式(13))和下调灵活性指标(式(14))；
[0103] 3.6、再计算投建场景s下，电力系统各时间断面的上调灵活性指标(式(15))和下调灵活性指标(式(16))；
[0104] 3.7、在此基础上，计算上调灵活性和下调灵活性的期望和不足的时间占比(式(19)-(22))；
[0105] 3.8、s＝s+1，返回步骤3.1继续计算，直至计算完电力系统中所有投建线路场景；[0106]步骤4根据系统运行状况和弃可再生能源和切负荷情况，从电力系统周期内的角度和各时间断面角度，计算上调灵活性和下调灵活性；所述步骤4中，系统运行状况和弃风光和切负荷情况，在电力系统周期内的角度和各时间断面角度，计算上调灵活性和下调灵活性，具体过程如下：
[0107]
[0108]
[0109]
[0110]
[0111]其中，L为负荷节点集合，为投建场景s下，节点j在t时刻的有功负荷；式(13)和(14)是电力系统在周期内的角度评估系统在投建场景s下的上调和下调灵活性，式(13)表示投建场景s下系统在周期内的负荷供应率，其值在[0,1]范围内，其值越大，表示系统在周期内的负荷供应率越大，即上调灵活性越大；式(14)表示电力系统在周期内的可再生能源利用率，其值在[0,1]范围内，其值越大，表示系统在周期内的可再生能源利用率越大，即下调灵活性约大；式(15)和式(16)是电力系统在各时间断面的角度评估系统在投建场景s 下的上调和下调灵活性，式(15)表示电力系统在某时间断面上的负荷供应率，其值在[0,1]范围内，其值越大，表示系统在该时间断面上的负荷供应率越大，即上调灵活性越大；式(16)表示电力系统在某时间断面上的可再生能源利用率，其值在[0,1]范围内，其值越大，表示系统在该时间断面上的可再生能源利用率，即下调灵活性越大。

通过计算周期内所有
时间断面的和的值。

[0112]步骤5根据各时间断面的上调灵活性和下调灵活性，计算出上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比；所述步骤5中，根据各时间断面的上调灵活性和下调灵活性，计算出上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比。

通过计算周期内所有时间断面的
和的值，得到待建上调灵活性和下调灵活性序列，如式(17)和(18)所示，具体过程如下：
[0113]
[0114]
[0115]进而，根据式(17)和(18)可以计算出上调灵活性期望、下调灵活性期望、上调灵活性不足的时间占比和下调灵活性不足的时间占比，如式(19)-(22)。

[0116]
[0117]
[0118]
[0119]
[0120]其中，和是0-1变量，如果则否则如果
则否则
[0121]步骤6通过以上的计算，求解出各投建场景的经济性指标和各类灵活性指标，进而评估该投建方案的经济性和灵活性，通过对比，确定合适的投建方案。