1.考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法，其特征在于，包括：获取电力系统的相关数据；依据获取的相关数据，构建风电出力场景、光伏出力场景以及负荷自身相关性需求场景，并对构建的风电出力场景、光伏出力场景以及负荷自身相关性需求场景进行缩减，得到典型场景；根据得到的典型场景，以及预设的储-输联合规划模型，得到电力系统的规划方案；其中，所述储-输联合规划模型中，以输电网灵活性为指标反映规划对电网灵活性提升的程度，以经济性和提升电力系统灵活性为规划目标，以储能装置、节点潮流平衡、发电机出力、支路潮流上下限和旋转备用作为约束条件；输电网络灵活性指标构建，以衡量输电线路传输能力的输电线路负载率为分析量进行构建；采用遗传算法对储-输联合规划模型进行求解，在规划模型计算中加入实际潮流计算，借助psat求解每条支路功率进而计算线路负载率，达到对电网灵活性指标的求解；将灵活性目标和经济性目标作为种群适应度函数，通过不断迭代筛选出最优适应度的规划方案；定义t时刻的线路灵活性指标为:其中，Ω为灵活性评估线路集合；T为灵活性评估时刻集合；μ l 为线路l的灵活性权重系数；L l (t)为t时刻线路l的负载率，且L l (t)＝P l (t)/P Lmax ,t∈T (8)其中，P l (t)和P Lmax 分别为线路当前传输功率与最大传输容量；选择灵活性指标和规划成本作为目标函数，分别设置经济性目标和灵活性目标的权重，将多目标函数通过加权的方法转化成单目标函数：F＝λ 1 F 1 +λ 2 F 2 (11)其中，λ 1 和λ 2 分别代表经济性目标和灵活性目标所占权重，F 1 为经济目标，F 2 为灵活性目标。
2.如权利要求1所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法，其特征在于，构建风电出力场景、光伏出力场景以及负荷自身相关性需求场景包括：获取可再生能源出力数据；根据获取的可再生能源出力数据构建风电和光伏出力概率分布模型；构建考虑时间相关性的风电和光伏出力概率分布模型；采用蒙特卡罗抽样得到考虑风电和光伏时间相关性的大量出力场景集。
3.如权利要求1所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法，其特征在于，采用k均值聚类算法对风电和光伏出力场景和负荷需求场景进行缩减，得到典型场景集。
4.如权利要求1所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法，其特征在于，经济性目标包括储能系统总成本和输电线路扩建总成本，灵活性目标为构建的电网灵活性指标，通过设置灵活性目标和经济性目标权重，将多目标函数转化为单目标函数。
5.如权利要求1所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法，其特征在于，约束条件包括等式约束条件和不等式约束条件；等式约束条件包括储能装置特性等式约束和节点潮流平衡等式约束，不等式约束条件包括潮流不越限约束、储能装置约束和旋转备用约束。
6.考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划系统，采用如权利要求1-5任一项所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法，其特征在于，包括：数据采集模块，被配置为：获取电力系统的相关数据；典型场景构建模块，被配置为：依据获取的相关数据，构建风电出力场景、光伏出力场景以及负荷自身相关性需求场景，并对构建的风电出力场景、光伏出力场景以及负荷自身相关性需求场景进行缩减，得到典型场景；方案规划模块，被配置为：根据得到的典型场景，以及预设的储-输联合规划模型，得到电力系统的规划方案；其中，所述储-输联合规划模型中，以输电网灵活性为指标反映规划对电网灵活性提升的程度，以经济性和提升电力系统灵活性为规划目标，以储能装置、节点潮流平衡、发电机出力、支路潮流上下限和旋转备用作为约束条件。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-5任一项所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法的步骤。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-5任一项所述的考虑提升电力系统灵活性的储-输联合规划方法的步骤。
