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💥第一部分——内容介绍
基于熵权法-MARCOS混合多属性决策方法的电力系统灵活性资源调节能力综合评价研究
摘要
随着“双碳”目标推进和高比例新能源并网，电力系统的随机性、波动性显著增强，灵活性资源作为维持系统供需平衡、保障电网安全稳定运行的核心支撑，其调节能力的科学量化与综合评价成为新型电力系统建设的关键课题。针对当前灵活性资源评价中主观赋权偏差大、多属性决策科学性不足的问题，本文提出一种结合熵权法（客观赋权）与MARCOS方法（科学决策）的混合多属性决策模型，用于评估灵活性火电、气电、抽水蓄能、电化学储能4种典型灵活性资源的综合调节能力。构建涵盖经济性（固定成本、可变成本）、设备特性（使用年限）与技术性能（爬坡速率、启停时间、机组调节范围、调节时间尺度）的7项评价指标体系，通过熵权法挖掘指标数据本身的信息价值，客观确定各指标权重，避免人为主观干扰；借助MARCOS方法对4种灵活性资源的多维度指标进行综合排序，精准量化其调节能力差异。研究结果表明，该混合方法能够有效整合客观数据与多属性决策逻辑，评价结果具有较高的科学性和可靠性，可为电力系统灵活性资源的优化配置、调度决策提供理论支撑和实践参考。关键词：电力系统；灵活性资源；调节能力；熵权法；MARCOS方法；多属性决策
1 引言
1.1 研究背景
全球能源转型背景下，我国电力行业正加速向低碳化、清洁化转型，风能、太阳能等新能源发电装机容量和发电量持续攀升。截至2023年年底，全国风光发电总装机已达1.05×10⁹kW，占电力总装机的36%，发电量占全年总发电量的15.8%。然而，新能源发电固有的随机性、波动性和间歇性，使得电力系统净负荷峰谷差增大、惯量降低，对系统灵活性调节能力提出了更高要求。灵活性资源作为能够快速响应系统功率变化、平抑新能源波动、维持供需平衡的关键资源，其种类日益丰富，不同类型资源的调节特性、经济成本存在显著差异，如何科学、客观地评价各类灵活性资源的综合调节能力，成为电力系统规划、调度优化和资源配置的核心前提。
当前电力系统中，灵活性火电、气电、抽水蓄能、电化学储能是应用最广泛的4种灵活性资源，各自承担着不同的调节任务：灵活性火电依托传统火电改造，具备一定的出力调节能力，是当前系统灵活性的重要支撑；气电具有启停迅速、调节灵活的特点，能够快速响应系统短期波动；抽水蓄能技术成熟、容量大，是长时调节的核心资源；电化学储能响应速度快、选址灵活，适用于短时调频、调峰场景。由于4种资源的调节特性、经济成本差异显著，单一维度的评价无法全面反映其综合调节能力，需构建多维度、多指标的综合评价体系，结合科学的评价方法，实现对其调节能力的精准量化。
1.2 研究现状
目前，国内外学者针对电力系统灵活性资源调节能力评价开展了大量研究，形成了多种评价方法，主要可分为单一指标评价法和多属性决策评价法两大类。单一指标评价法主要聚焦于技术性能或经济成本单一维度，如仅通过爬坡速率评价资源的响应速度，或通过成本指标评价其经济性，该类方法操作简单，但存在评价维度单一、无法全面反映资源综合特性的缺陷，难以满足实际决策需求。
多属性决策评价法能够整合多个维度的评价指标，全面刻画灵活性资源的综合调节能力，是当前研究的热点。该类方法的核心在于指标赋权和多属性排序，其中指标赋权分为主观赋权法和客观赋权法：主观赋权法（如层次分析法、德尔菲法）依赖专家经验，操作简便，但易受主观因素干扰，评价结果稳定性不足；客观赋权法（如熵权法、CRITIC法）基于指标数据本身的离散程度确定权重，避免了主观偏差，具有更高的客观性和可靠性。在多属性排序方法方面，TOPSIS法、VIKOR法、COCOSO法等被广泛应用于灵活性资源评价中，但这些方法在处理异质指标、平衡正向与逆向指标影响方面仍存在不足，难以实现对多类灵活性资源调节能力的精准排序。
MARCOS（Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution）作为一种新型多属性决策方法，通过计算评价对象与理想解、负理想解的相对贴近度，构建效用函数，能够有效处理多维度、异质指标的决策问题，具有较强的稳健性和准确性。近年来，已有学者将熵权法与MARCOS方法结合，应用于工程决策、环境评价等领域，但在电力系统灵活性资源调节能力评价中的应用仍较为匮乏，尚未形成针对4种典型灵活性资源、涵盖经济-技术-设备特性的完整评价体系，难以满足新型电力系统对灵活性资源评价的精细化需求。
1.3 研究意义
本文基于熵权法-MARCOS混合多属性决策方法，开展电力系统灵活性资源调节能力综合评价研究，具有重要的理论意义和实践价值。理论层面，构建了涵盖经济性、设备特性、技术性能的多维度评价指标体系，完善了灵活性资源综合评价的理论框架；将熵权法的客观赋权优势与MARCOS方法的科学决策优势相结合，解决了传统评价方法中主观偏差大、排序不准确的问题，丰富了电力系统多属性决策评价的方法体系。实践层面，精准量化了4种典型灵活性资源的综合调节能力，明确了各类资源的优势与不足，能够为电力系统灵活性资源的优化配置、调度策略制定、投资决策提供科学依据，助力新型电力系统的安全稳定运行和低碳转型。
1.4 研究内容与技术路线
本文的研究内容主要包括以下4个方面：一是梳理灵活性资源的类型与调节特性，明确4种评价对象的核心特征；二是构建科学、全面的灵活性资源调节能力评价指标体系，涵盖7项核心指标；三是建立熵权法-MARCOS混合多属性决策评价模型，实现指标权重的客观确定和评价对象的综合排序；四是通过实例分析验证模型的有效性和可靠性，分析评价结果并提出针对性建议。
本文的技术路线为：首先明确研究背景与研究意义，梳理国内外研究现状，确定研究思路与内容；其次，界定灵活性资源的概念与类型，分析4种评价对象的调节特性，构建评价指标体系；再次，介绍熵权法与MARCOS方法的核心思想，构建混合评价模型；最后，通过实例应用验证模型有效性，分析评价结果，得出研究结论并提出展望。
2 电力系统灵活性资源及评价指标体系构建
2.1 灵活性资源类型及调节特性分析
电力系统灵活性资源是指能够稳定调度、快速提供或吸收功率，以应对系统供需变化的各类资源，主要分布在电源侧，其中灵活性火电、气电、抽水蓄能、电化学储能是当前应用最广泛、最具代表性的4种资源，其调节特性存在显著差异，具体分析如下：
（1）灵活性火电：基于传统火电机组改造，通过优化机组控制策略，提升机组的出力调节能力，能够实现负荷的平稳调整，适应系统中长期调节需求。其优势在于技术成熟、容量大，能够提供稳定的调节支撑，使用年限较长；不足在于爬坡速率较慢、启停时间较长，可变成本较高，且碳排放强度相对较高，与低碳转型需求存在一定矛盾。
（2）气电：以天然气为燃料，具有启停迅速、爬坡能力强的特点，能够快速响应系统短期负荷波动，适合承担系统调频、调峰任务。其优势在于调节灵活、响应速度快，碳排放强度低于火电；不足在于固定成本和可变成本较高，受天然气价格波动影响较大，容量相对有限。
（3）抽水蓄能：通过上下水库的水位差实现能量的存储与释放，是当前技术最成熟、全生命周期成本最低的长时储能资源，反应速度达到分钟级，主要用于电网大规模调节。其优势在于调节范围广、使用年限长、运行稳定性高，能够实现长时能量存储与调节；不足在于固定成本高、建设周期长，选址受地理条件限制，启停时间相对较长。
（4）电化学储能：以锂电池、钒液流电池等为载体，具有响应速度快（毫秒级）、调节精度高、选址灵活、建设周期短等优点，适用于短时调频、调峰、应急备用等场景。其优势在于爬坡速率快、启停时间短，能够快速响应系统瞬时波动；不足在于使用年限较短、固定成本较高，容量相对有限，存在一定的衰减问题。
2.2 评价指标体系构建原则
为全面、科学地评价4种灵活性资源的综合调节能力，结合电力系统运行实际和灵活性资源的特性，构建评价指标体系时遵循以下4项原则：
（1）全面性原则：指标体系需涵盖灵活性资源调节能力的核心影响因素，包括经济性、设备特性、技术性能三个维度，避免单一维度评价的局限性，全面刻画资源的综合特性。
（2）科学性原则：指标的选取需基于电力系统运行理论和灵活性调节的核心需求，指标含义明确、计算方法可行，能够客观反映资源的调节能力，避免指标选取的主观性和随意性。
（3）可操作性原则：选取的指标数据应易于获取，能够通过实际运行数据、行业标准、文献资料等途径得到，避免选取难以量化、数据不可得的指标，确保评价模型的实际应用价值。
（4）独立性原则：各评价指标之间应相互独立，避免指标之间存在较强的相关性，减少信息冗余，确保评价结果的准确性和可靠性。
2.3 评价指标体系构建及指标说明
基于上述原则，结合4种灵活性资源的调节特性，构建涵盖经济性、设备特性、技术性能三个维度的7项评价指标体系，具体指标及说明如下：
（1）固定成本：指灵活性资源建设、改造过程中产生的一次性成本，包括设备购置、工程建设、安装调试等费用，换算为单位灵活性容量对应成本。该指标为逆向指标，固定成本越低，资源的经济性越好，综合调节能力越优。对于灵活性火电和气电，主要包括机组改造、设备更新成本；对于抽水蓄能，主要包括水库建设、机组购置成本；对于电化学储能，主要包括电池组、储能 converter 等设备购置成本。
（2）可变成本：指灵活性资源在运行过程中，为发挥调节能力所产生的持续性成本，包括燃料消耗、运维费用、能耗损失等。该指标为逆向指标，可变成本越低，资源的运行经济性越好，越适合长期投入使用。例如，灵活性火电的可变成本主要包括煤炭消耗费用，气电主要包括天然气消耗费用，抽水蓄能主要包括运维费用，电化学储能主要包括充电能耗和电池维护费用。
（3）使用年限：指灵活性资源从投入运行到退役的预计使用时间，反映了资源的设备寿命和长期可用性。该指标为正向指标，使用年限越长，资源的长期调节价值越高，能够减少重复投资，提升综合调节能力。一般而言，抽水蓄能的使用年限最长（约50-60年），灵活性火电次之（约30-40年），气电约25-30年，电化学储能最短（约10-15年）。
（4）爬坡速率：指灵活性资源从低负荷状态调整到额定负荷状态（或反之）的速度，以每分钟增加或减少的额定容量百分比衡量，反映了资源的响应速度和短期调节能力。该指标为正向指标，爬坡速率越快，资源能够越快响应系统负荷波动，调节能力越强。其中，电化学储能的爬坡速率最快，气电次之，灵活性火电较慢，抽水蓄能相对较慢。
（5）启停时间：指灵活性资源从启动到并网发电（或从并网发电到停运）所需的时间，反映了资源的快速响应能力。该指标为逆向指标，启停时间越短，资源能够快速投入或退出运行，更好地应对系统突发负荷变化，调节灵活性越强。电化学储能的启停时间最短（毫秒级），气电次之（分钟级），灵活性火电和抽水蓄能的启停时间较长（小时级）。
（6）机组调节范围：指灵活性资源在正常运行条件下，输出功率能够调整的范围，即最大出力与最小出力的差值占额定出力的比例。该指标为正向指标，调节范围越大，资源的调节裕度越大，能够适应系统不同负荷水平的调节需求，综合调节能力越强。抽水蓄能的调节范围最广，灵活性火电和气电次之，电化学储能的调节范围相对较窄。
（7）调节时间尺度：指灵活性资源能够有效响应的系统调节需求的时间范围，分为短时（秒-分钟级）、中时（小时级）、长时（天-周级）三个维度，反映了资源在不同时间尺度下的调节能力。该指标为正向指标，能够适配的时间尺度越多、覆盖范围越广，资源的综合调节能力越强。抽水蓄能主要适配长时调节，电化学储能主要适配短时调节，灵活性火电和气电能够适配中短时调节，其中气电的短时调节能力更突出。
3 熵权法-MARCOS混合多属性决策评价模型
3.1 模型构建思路
本文构建的熵权法-MARCOS混合多属性决策评价模型，核心思路是将熵权法的客观赋权优势与MARCOS方法的科学排序优势相结合，实现灵活性资源调节能力的精准评价。具体思路如下：首先，收集4种灵活性资源的7项评价指标数据，对数据进行标准化处理，消除不同指标量纲差异的影响；其次，采用熵权法计算各评价指标的权重，基于指标数据的离散程度，客观反映各指标对灵活性调节能力的影响程度，避免主观赋权的偏差；最后，将指标权重代入MARCOS方法，计算4种灵活性资源的效用函数值，根据效用函数值的大小对其综合调节能力进行排序，实现对调节能力的量化评价。
该混合模型的优势在于：熵权法确保了指标权重的客观性和科学性，让数据本身决定各指标的重要程度；MARCOS方法能够有效处理多维度、异质指标的决策问题，通过平衡理想解与负理想解的影响，实现评价对象的合理排序，避免了传统多属性决策方法在处理逆向指标、异质指标时的不足，提升了评价结果的可靠性和准确性。
3.2 熵权法核心思想及应用步骤
熵权法是一种基于信息熵原理的客观赋权方法，其核心思想是通过计算各评价指标的信息熵，衡量指标数据的离散程度，进而确定指标权重。信息熵源自信息论，用于度量信息的不确定性，某指标的熵值越小，说明该指标的取值差异越大，提供的信息量越多，对评价结果的影响越大，权重也就越高；反之，熵值越大，指标取值越集中，提供的信息量越少，权重越低。
熵权法在本文中的应用步骤如下：第一步，收集4种灵活性资源的7项评价指标原始数据，构建原始数据矩阵；第二步，对原始数据进行标准化处理，针对正向指标和逆向指标采用不同的标准化方法，消除量纲差异，得到标准化数据矩阵；第三步，计算各指标的信息熵，根据标准化数据矩阵，计算每个指标在不同评价对象上的相对贡献度，进而得到各指标的信息熵值；第四步，计算指标的差异系数，差异系数与熵值呈负相关，熵值越小，差异系数越大；第五步，根据差异系数计算各指标的权重，权重与差异系数成正比，确保离散程度越大的指标，权重越高，最终得到7项评价指标的客观权重。
熵权法的核心优势在于完全基于数据驱动，不依赖专家经验，能够有效避免主观因素的干扰，确保指标权重的客观性和准确性，为后续的多属性排序提供可靠的权重支撑。
3.3 MARCOS方法核心思想及应用步骤
MARCOS方法是一种新型多属性决策方法，其核心思想是通过构建评价对象与理想解、负理想解的相对贴近度，计算效用函数值，进而对评价对象进行排序。理想解是各指标最优值的集合，负理想解是各指标最劣值的集合，评价对象的效用函数值越大，说明其与理想解的贴近度越高、与负理想解的贴近度越低，综合性能越优。
与传统多属性决策方法相比，MARCOS方法具有以下优势：一是能够有效处理正向、逆向混合指标的决策问题，无需单独对逆向指标进行正向化转换，简化了计算过程；二是通过构建相对比值形式的效用函数，具有较好的线性聚合特性，适配多类异质灵活性资源的混合决策场景；三是稳健性强，对指标数据的微小波动不敏感，评价结果具有较高的稳定性。
MARCOS方法在本文中的应用步骤如下：第一步，基于熵权法得到的指标权重，构建加权标准化数据矩阵，将标准化数据与指标权重相结合，突出不同指标的重要程度；第二步，确定理想解和负理想解，理想解由各指标的最优值构成，负理想解由各指标的最劣值构成；第三步，计算每个评价对象与理想解、负理想解的距离，距离越小，说明评价对象与理想解（或负理想解）的贴近度越高；第四步，计算评价对象的效用函数值，效用函数值综合考虑了评价对象与理想解、负理想解的距离，能够全面反映评价对象的综合性能；第五步，根据效用函数值的大小，对4种灵活性资源的综合调节能力进行排序，效用函数值越大，综合调节能力越强。
3.4 混合评价模型的整体流程
综合熵权法和MARCOS方法的应用步骤，本文构建的灵活性资源调节能力综合评价模型整体流程如下：
1. 确定评价对象和评价指标：明确4种评价对象（灵活性火电、气电、抽水蓄能、电化学储能）和7项评价指标，梳理各指标的含义和数据来源；
2. 收集原始数据：通过行业标准、文献资料、实际运行数据等途径，收集4种灵活性资源的7项指标原始数据，构建原始数据矩阵；
3. 数据标准化处理：针对正向指标和逆向指标，采用相应的标准化方法，消除量纲差异，得到标准化数据矩阵；
4. 熵权法计算指标权重：基于标准化数据矩阵，计算各指标的信息熵、差异系数，进而得到各指标的客观权重；
5. MARCOS方法综合排序：构建加权标准化数据矩阵，确定理想解和负理想解，计算各评价对象的效用函数值，根据效用函数值排序，得到4种灵活性资源的综合调节能力排名；
6. 结果分析与验证：分析评价结果，明确各灵活性资源的优势与不足，通过敏感性分析验证模型的有效性和可靠性。
4 实例分析与结果讨论
4.1 实例数据收集与处理
为验证本文构建的熵权法-MARCOS混合评价模型的有效性，选取我国电力系统中4种典型灵活性资源（灵活性火电、气电、抽水蓄能、电化学储能）作为评价对象，结合行业标准、相关文献资料和实际运行数据，收集7项评价指标的原始数据。在数据收集过程中，充分考虑不同地区、不同技术水平下资源的特性差异，选取具有代表性的平均值作为原始数据，确保数据的真实性和合理性。
由于各评价指标的量纲不同（如固定成本的单位为万元/MW，使用年限的单位为年，爬坡速率的单位为%/min），直接进行计算会产生量纲干扰，因此需要对原始数据进行标准化处理。针对正向指标（使用年限、爬坡速率、机组调节范围、调节时间尺度），采用极大值标准化方法，将指标数据转换为[0,1]区间内的数值；针对逆向指标（固定成本、可变成本、启停时间），采用极小值标准化方法，将指标数据转换为[0,1]区间内的数值，消除量纲差异，得到标准化数据矩阵，为后续权重计算和综合排序奠定基础。
4.2 指标权重计算结果
基于标准化数据矩阵，采用熵权法计算7项评价指标的权重，通过计算各指标的信息熵、差异系数，最终得到各指标的客观权重。计算结果表明，7项指标的权重存在明显差异，反映了不同指标对灵活性资源调节能力的影响程度不同。
具体来看，爬坡速率、调节时间尺度、使用年限和机组调节范围的权重相对较高，说明技术性能和设备特性是影响灵活性资源调节能力的核心因素，这与电力系统对灵活性资源的核心需求一致——系统需要能够快速响应、覆盖多时间尺度、长期稳定运行的灵活性资源。其中，爬坡速率的权重最高，因为在高比例新能源并网的电力系统中，负荷波动的频率和幅度显著增加，资源的快速响应能力（爬坡速率）成为维持系统稳定的关键；调节时间尺度的权重次之，说明资源能够适配不同时间尺度的调节需求，是提升系统综合灵活性的重要保障。
固定成本和可变成本的权重相对较低，但仍具有一定的影响，说明经济性是灵活性资源配置和选择的重要考量因素，尤其是在长期投资决策中，成本因素能够影响资源的可持续性。启停时间的权重最低，主要因为4种灵活性资源的启停时间差异相对较小，对综合调节能力的影响程度有限。
4.3 综合评价结果与排序
将熵权法计算得到的指标权重代入MARCOS方法，构建加权标准化数据矩阵，确定理想解和负理想解，计算4种灵活性资源的效用函数值，根据效用函数值的大小对其综合调节能力进行排序，排序结果如下：电化学储能＞抽水蓄能＞灵活性火电＞气电。
该排序结果符合4种灵活性资源的实际调节特性，具体分析如下：
（1）电化学储能：效用函数值最高，综合调节能力最优。其核心优势在于爬坡速率快、启停时间短，能够快速响应系统短时波动，调节精度高，且选址灵活，适配当前电力系统对短时调频、调峰的需求；虽然其使用年限较短、固定成本较高，但在技术性能上的优势显著，尤其是在高比例新能源并网场景下，能够有效平抑新能源波动，提升系统灵活性，因此综合调节能力排名第一。
（2）抽水蓄能：效用函数值次之，综合调节能力排名第二。其优势在于使用年限长、调节范围广，能够实现长时能量存储与调节，运行稳定性高，是电力系统长时调节的核心资源；虽然其爬坡速率和启停时间不及电化学储能，但在长期调节、大规模调峰方面具有不可替代的优势，且全生命周期成本较低，因此综合调节能力仅次于电化学储能。
（3）灵活性火电：效用函数值排名第三，综合调节能力中等。其优势在于技术成熟、容量大，能够提供稳定的中长期调节支撑，使用年限较长；不足在于爬坡速率较慢、启停时间较长，可变成本较高，且碳排放强度相对较高，与低碳转型需求存在一定矛盾，因此综合调节能力低于电化学储能和抽水蓄能，但仍能满足系统中长期调节需求。
（4）气电：效用函数值最低，综合调节能力最差。其虽然具有启停迅速、爬坡能力较强的特点，能够快速响应系统短期波动，但固定成本和可变成本较高，受天然气价格波动影响较大，容量相对有限，且使用年限较短，长期运行经济性不足，因此综合调节能力排名最后。
4.4 模型有效性验证
为验证本文构建的熵权法-MARCOS混合评价模型的有效性和可靠性，采用敏感性分析方法，通过改变各指标的权重，观察评价结果的变化情况。具体做法是：依次将7项指标的权重增加10%，同时将其他指标的权重按比例调整，保持所有指标权重之和为1，重新计算4种灵活性资源的效用函数值和排序结果。
敏感性分析结果表明，无论如何调整各指标的权重，4种灵活性资源的综合排序顺序基本保持不变，仅效用函数值存在微小波动，说明该混合模型具有较强的稳健性，评价结果不受指标权重微小变化的影响，能够准确反映4种灵活性资源的综合调节能力差异。
同时，将本文的评价结果与现有研究成果进行对比，发现本文的排序结果与多数研究结论一致——电化学储能和抽水蓄能的调节能力优于灵活性火电和气电，进一步验证了本文构建的混合评价模型的科学性和有效性，能够为电力系统灵活性资源评价提供可靠的方法支撑。
5 结论与展望
5.1 研究结论
本文围绕电力系统灵活性资源调节能力综合评价问题，构建了熵权法-MARCOS混合多属性决策评价模型，选取4种典型灵活性资源和7项评价指标，通过实例分析得出以下结论：
1. 构建的涵盖经济性（固定成本、可变成本）、设备特性（使用年限）、技术性能（爬坡速率、启停时间、机组调节范围、调节时间尺度）的7项评价指标体系，能够全面、准确地刻画灵活性资源的综合调节特性，满足多维度评价需求。
2. 熵权法能够基于指标数据的离散程度，客观确定各指标权重，有效避免主观因素干扰，其中爬坡速率、调节时间尺度、使用年限和机组调节范围是影响灵活性资源调节能力的核心指标，权重相对较高。
3. 熵权法与MARCOS方法的结合，能够充分发挥两者的优势，实现灵活性资源调节能力的精准量化和科学排序，评价结果具有较高的科学性和稳健性，实例分析表明，4种灵活性资源的综合调节能力排序为：电化学储能＞抽水蓄能＞灵活性火电＞气电。
4. 不同灵活性资源的优势与不足存在显著差异：电化学储能适合短时调节，抽水蓄能适合长时调节，灵活性火电适合中长期稳定调节，气电适合短期应急调节，在电力系统灵活性配置中，应根据系统调节需求，实现各类资源的协同优化。
5.2 研究不足与展望
本文的研究仍存在一些不足，未来可从以下几个方面进一步完善和深入：
1. 评价指标体系的完善：本文选取的7项指标主要聚焦于经济性、设备特性和技术性能，未来可增加环境影响指标（如碳排放强度）、可靠性指标（如可用率）等，进一步丰富评价维度，提升评价结果的全面性。
2. 评价对象的拓展：本文仅选取4种典型灵活性资源进行评价，未来可将评价对象拓展至需求侧灵活性资源（如可调节负荷）、电网侧灵活性资源（如柔性直流输电）等，构建更全面的灵活性资源评价体系。
3. 方法的优化：本文采用的熵权法仅考虑指标数据的离散程度，未来可结合主观赋权法，构建组合赋权模型，平衡客观数据与专家经验，进一步提升权重确定的科学性；同时，可探索MARCOS方法的改进形式，提升其在复杂多属性决策场景中的适配性。
4. 实际应用的深化：未来可结合具体区域电力系统的运行数据，将本文构建的评价模型应用于实际的灵活性资源配置、调度优化中，提出更具针对性的决策建议，助力新型电力系统的建设和发展。
📚第二部分——运行结果
🎉第三部分——参考文献
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🌈第四部分——本文完整资源下载
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