1.一种源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，提出安全因子，确定电力系统的结构，建立考虑经济性、安全性和协调性的源网荷多目标规划模型，确定目标函数和约束条件；

步骤2，结合可信性理论和模糊机会约束规划，对所述源网荷多目标规划模型中的不确定性因素进行处理；

步骤3，采用多目标细菌群体趋药性算法对所述源网荷多目标规划模型进行求解，得到帕累托最优解集；

步骤4，根据模糊隶属度函数，确定帕累托最优解集的前沿中每组解中各个目标函数对应的满意度；以最小值为最优解的目标函数用模糊隶属度函数表示为：式中， 为第j组解中，第i个目标函数对应的满意度；fij为第j组解中，第i个目标函数的函数值；fimax和fimin分别为第i个目标函数的最大值和最小值；

步骤5，通过平均相对偏差，得到所述各个目标函数对应的满意度解集的离散程度；

步骤6，根据所述满意度解集的离散程度确定所得解集的可信程度，从而确定所述各个目标函数的权重系数；以及步骤7，得到每组解基于权重的平均相对满意度，所述帕累托最优解集中第j组解的平均相对满意度为：式中，hj为第j组解的平均相对满意度；wi为第i个目标函数所占权重，Nobj为目标函数个数；得到Nx个最优解的平均相对满意度，并且所述平均相对满意度越大，满意度越高。

2.根据权利要求1所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于：所述步骤5–步骤6具体还包括以下步骤：

1)第i个目标函数的满意度解集的平均值：

式中，hi,av为第i个目标函数的满意度解集的平均值；Nx为帕累托解集的个数；

2)第i个目标函数的满意度解集的平均相对偏差Sre,i，即第i个目标函数的满意度的离散程度，表示为：式中， 为第i个目标函数的满意度解集中的最大值； 为第i个目标函数的满意度解集中的的最小值，Sae,i为第i个目标函数的满意度解集的平均绝对偏差，其表达式为：

3)第i个目标函数的初始权重wi为：

调整权重系数，将权重大的分配给偏差值小的，权重小的分配给偏差值大的，从而确定各目标函数的权重。

3.根据权利要求1或者2所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于：所述步骤1中安全因子表示为机组和线路安全裕度变异系数的加权平均，具体表示为：其中，电网线路u的安全裕度为：

式中，Fsm，u为线路u的安全裕度；lr,u为线路u的剩余输电容量；lpm,u为线路u的极限容量；

所述线路安全裕度指标包括：线路安全裕度平均值、线路安全裕度平均相对偏差和线路安全裕度平均相对变异系数，具体表示为：

1)线路安全裕度平均值Fav：表示每回电网线路安全裕度的平均值，具体表达式为：式中，Nxl为电网线路总数；

2)线路安全裕度平均相对偏差Sre,F：是对线路安全裕度的离散程度的度量，具体表达式为：式中， 为各电网线路安全裕度最大值； 为各电网线路安全裕度最小值，Sae,F为安全裕度平均绝对偏差，其表达式为：

3)线路安全裕度平均相对变异系数σF：为安全裕度平均相对偏差和安全裕度平均值之比，以表征安全裕度的平均相对偏差与平均值的相对数值关系，具体表达式为：其中，第i台机组的安全裕度表示为：

式中，Si为第i台机组的实际最大出力，MW；SiN为第i台机组的额定容量，MW；

所述机组安全裕度指标包括：所有机组安全裕度的平均值、所有机组安全裕度的平均相对偏差和机组安全裕度平均相对变异系数，具体表示为：

1)所有机组安全裕度的平均值μav，即：

2)所有机组安全裕度的平均相对偏差Sre,μ，代表机组安全裕度的离散程度，表示为：式中，μmax为电网中机组安全裕度的最大值；μmin为电网中机组安全裕度的最小值，Sae,μ为所有机组安全裕度的平均绝对偏差，其表达式为：

3)机组安全裕度平均相对变异系数σμ，利用平均相对偏差与平均值的比值表示，具体表达式为：将机组与电网线路的均衡性通过加权综合考虑，度量系统的整体安全性，并将其定义为安全因子，系统安全因子σ表示为：σ＝λσμ+(1-λ)σF

式中，λ为权重因子。

4.根据权利要求1或者2所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤1中电力系统结构包括：电源侧、负荷侧和电网侧，所述电源侧包括燃煤机组、燃气机组、风力发电和光伏发电；所述负荷侧利用需求响应技术，实施可中断负荷项目；所述电网侧将所述电源侧和所述负荷侧连接起来。

5.根据权利要求3所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤1中多目标规划模型的安全性目标函数，以所述安全因子最小为目标，表示为：f1＝minσ。

6.根据权利要求1或者2所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤1中多目标规划模型的经济性目标函数，以综合成本最小为目标，包括：机组投资成本、电网投资成本、机组运行维护成本、线路阻塞补偿成本、碳排放成本和需求侧管理成本，具体表示为：f2＝min(T1+T2+T3+T4+T5+T6)；

式中，T1为机组投资成本；T2为电网投资成本；T3为机组运行维护成本；T4为线路阻塞补偿成本；T5为碳排放成本；T6为需求侧管理成本；

1)机组投资成本表示为：

式中，T1是新建机组投资成本，元；xi为第i台候选机组建设状态变量，xi＝0时不投建，xi＝1时为投建；Ci为第i台候选机组单位投资成本，元/个；r为贴现率；Yi为第i台候选机组使用年限；

2)电网投资成本表示为：

式中，T2是电网投资成本，元；L为候选线路条数；yj为第j条候选线路的建设状态变量，yj＝0不投建，yj＝1时为投建；Dj为候选线路的单位成本，元/条；Yj为第j条候选线路使用年限；

3)机组运行维护成本表示为：

式中，T3为系统机组运行维护成本；Gi为单位发电量运行维护成本，元/MWh；Hi为第i台机组的发电量，MWh；

4)线路阻塞补偿成本，为系统所有支路的阻塞补偿成本之和，表示为：式中，T4为线路阻塞补偿成本；Ωab为节点系统支路集合；ccab为ab支路的阻塞补偿成本，表示为：ccab＝βab|Plmp-a-Plmp-b|×Pab；

式中，Plmp-a为a节点的影子价格；Plmp-b为b节点的影子价格；Pab为a-b支路功率；βab取值为线路a-b是否发生阻塞的状态变量，当βab＝1时，表示线路a-b发生了输电阻塞，当βab＝0时，线路a-b为未发生阻塞；

5)碳排放成本表示为：

式中，T5为碳排放成本，元；Ei为第i台机组的碳排放强度，t/MWh； 为碳排放价格，元/t；

6)需求侧管理成本表示为：

式中，T6为需求侧管理成本；NKZD为参与可中断负荷用户数量；zk为可中断负荷用户的状态变量，zk＝0表示不中断用户k的负荷，zk＝1表示中断用户k的负荷；Ok为第k个可中断用户中断单位容量补偿成本，元/MWh；PKZD,k为第k个可中断用户的履约负荷中断量，MW；tk为第k个可中断用户一年中履约的中断时间。

7.根据权利要求1或者2所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤1中所述多目标规划模型的协调性目标函数，以源网协同因子最小为目标，表示为：f3＝min Z；

式中，Z为源网协同因子；

所述源网协同因子包括机组出力均衡度和拓扑结构均衡度两部分；

其中，第i台机组运行率表示为：

式中，Si为第i台机组的实际最大出力，MW；SiN为第i台机组的额定容量，MW；

用平均相对偏差与平均值的比值来定义电网中各机组运行率的均匀程度，即机组均衡度，表示为：a.所有机组运行率的平均值ηav，即：

b.所有机组运行率的平均相对偏差Sre,η，代表机组运行率的离散程度，表示为：式中，ηmax为电网中机组运行率的最大值；ηmin为电网中机组运行率的最小值，Sae,η为所有机组运行率的平均绝对偏差，其表达式为：c.确定机组出力均衡度，利用平均相对偏差与平均值的比值来表示，表示为：式中，J为电网中机组均衡度；

其中，第i台机组与电网的联络度di，即：

式中，δm为最大联络维数，即机组所在节点的最大回路数；δi为机组所在节点i的实际回路数；

用平均相对偏差与平均值的比值来表示系统中机组与电网在拓扑结构上的拓扑结构均衡度，表示为：a.所有机组与电网的联络度的平均值dav，即：b.所有机组与电网的联络度的平均相对偏差Sre,d，代表机组与电网结构上的联络度的离散程度，即：式中，dmax为电网中机组联络度的最大值；dmin为电网中机组联络度的最小值，Sae,d为所有机组联络度的平均绝对偏差，其表达式为：c.拓扑结构均衡度，可用平均相对偏差与平均值的比值定义，即平均相对变异系数，表示两者之间的相对数值关系，体现全网机组与电网的联络均衡情况，表示为：式中，K为机组与电网的拓扑结构均衡度；

机组出力均衡度表示电网中所有机组运行出力的均衡情况，拓扑结构均衡度表示机组与电网的结构联络程度的均衡情况，将出力与结构两方面的参数进行加权平均，度量出系统中机组与电网的整体协调性，将其定义为源网协同因子，表示为：Z＝λJ+(1-λ)K

式中，λ为权重因子；J为机组出力均衡度；K为源网拓扑结构均衡度。

8.根据权利要求1或者2所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤1中所述多目标规划模型的约束条件为：

1)电力约束：表示系统在规划目标年内所有机组总容量不小于目标年实际最大负荷与中断功率之差，表示为：式中，Pi为第i台机组的出力，MW；Pf为目标年实际最大负荷，MW；

2)电量约束：表示系统在规划目标年内所有机组的总发电量不小于目标年预测电量与年中断电量之差，表示为：式中，Hf为目标年实际最大用电量；

3)新建机组投资成本约束：表示在整个规划期内要求新建机组总投资成本不超过其上限，表示为：式中，Jgmax为机组投资上限；

4)电网规划投资成本约束：表示在整个规划期内要求新建输电线路总投资成本不超过其上限，表示为：式中，Kmax为线路投资上限；

5)单条新建线路最大回路约束：表示单条新建线路的回路数在此范围内，表示为：

0≤γj≤lmax；

式中，γj为第j条新建线路回路数；lmax为单条新建线路最大回路建设数；

6)机组出力上限约束：表示机组在运行过程中，要求不得长时间超过额定功率运行，否则将对其产生影响，因此规定每台机组的实际出力不大于其装机容量，表示为：Pgi≤Pi；

式中，Pgi为第i台机组的实际出力；

7)节点功率平衡约束：表示节点注入功率和负荷需求的功率等于支路上的消耗功率，表示为：式中，Pgn和Pdn分别为第n个节点的注入功率和负荷需求；Um为节点m的电压；Un为节点n的电压；Gmn为节点m和节点n之间线路的电导，S；Bmn为节点m和节点n之间线路的电纳，S；cosθmn、sinθmn为节点m和节点n之间线路电压和电流相位差的余弦、正弦值；H为节点总数；h为与m节点相连的节点总数；

8)线路潮流上限约束：表示两节点之间输电线路上的传输功率不大于该条输电线路的最大允许传输功率，表示为：UmUn(Gmncosθmn+Bmnsinθmn)≤Pmnmax；

式中，Pmnmax为节点m和节点n间线路功率传输上限；

9)可中断负荷约束表示为：

可中断时间约束表示为：

0≤tk≤tk,max；

式中， 为第k个可中断用户中断量上限值；tk,max为第k个可中断用户一天中中断时间上限值。

9.根据权利要求1所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤2中多目标规划模型的不确定性处理包括：不确定变量包括风电场的出力、光伏电站出力以及规划年最大负荷预测值，所述不确定变量的可信性分布函数表示为：式中，Pc1-Pc4为梯形模糊数；Pci＝xiPc,av，i＝1,2,3,4；xi为比例系数，比例系数由机组出力的历史数据确定；

梯形模糊参数可由四元组表示为：

当xi为ωi时，表示风电场隶属度参数的比例系数；当xi为 时，表示光伏电站隶属度参数的比例系数；当xi为ζi时，表示负荷隶属度参数的比例系数；当c为“w”时， 为风电场的梯形模糊参数，其中Pw,av为预测的风电场平均输出功率；当c为“p”时， 为光伏电站的梯形模糊参数，其中Pp,av为预测的光伏电站平均输出功率；当c为“f”时， 为用户侧负荷的梯形模糊参数，其中Pf,av为预测的负荷平均输出功率；具体表示为：对电力约束条件可采用可信性机会测度表达，可信性机会约束可表示为：式中，Cr为可信性测度；α为置信度水平；Ωs为除去风电和光伏以外的候选机组集合；xs为第s个候选常规机组建设状态变量，xs＝0时不投建，xs＝1时投建；Ps为除风电、光伏以外的候选机组的出力，MW；Ωw为风电场候选机组集合；Pw为风电场的出力，MW；τ为模糊变量；

Ωp为光伏电站候选机组集合；Pp为光伏电站的出力，MW；χ为模糊变量；

当置信水平 时，上式经过清晰等价处理，转化为：

10.根据权利要求1或者2所述的源网荷多目标规划模型的可信度优化方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤为：步骤31、设定算例基本数据；

步骤32、细菌群体初始化，设定细菌初始位置和速度，确定精度数据；

步骤33、离散化过程，确定位置1及适应值；

步骤34、寻优过程，确定位置2及适应值；

步骤35、比较位置1和位置2，细菌移向较优的位置；

步骤36、判断是否达到精度要求或移动步数，若是，则输出全体最优值作为帕累托最优解集，否则，定向变异，更新数据，直到获得最优解集。