风电和太阳能光伏发电作为可再生能源电力中当前最具竞争力的发电类型,其出力波动性、不可预见性等特征增加了电力系统的供需不稳定性,波动性可再生能源占比的增加需要电力系统进一步提高其灵活运行能力。在电力系统转型问题中,如何综合考虑波动性可再生能源的高比例并网以及灵活性资源的配置,成为当前低碳电力规划的重点。本文通过EPLANopt模型对江苏省电力系统进行了技术模拟与策略优化,主要包括EnergyPLAN模型和多目标优化两部分。首先从供电系统、供热系统、工业燃料系统、交通系统和可再生能源系统角度构建了EnergyPLAN模型,从江苏省月度电力需求、电力生产情况、一次能源消耗情况等方面检验分析了模型可靠性。对关键因素波动性可再生能源装机结构（包括风电和太阳能光伏）、新增热电联产机组和煤炭消费减量替代等进行了敏感性分析,并结合江苏省政策方针设定模型的各输入参数,从电力和热力需求、装机结构、煤炭替代率、输电能力和灵活性资源配置等角度,构建了两种江苏省电力系统未来可能的转型路径情景:参考情景基于现有的能源政策和对可再生能源装机的保守预测;高比例情景为在提高清洁能源占比、煤炭消费减少替代、灵活性资源配置和波动性可再生能源利用方面更为雄心勃勃的能源政策。在两种转型路径情景下模拟了江苏省未来2030年、2050年的电力系统发电结构、小时级调度运行和能源系统成本等。根据边际过剩电力生产和边际主要能源供应量折中系数法,对参考情景中2050年江苏省电力系统风电和太阳能光伏的最优接入比例进行了测算;从陆上风电、海上风电、太阳能光伏、传统电厂等装机容量、区外来电、需求侧响应等8个决策变量角度出发,利用NSGA-II进化算法对江苏省未来电力系统进一步做策略优化,求得Pareto前沿并从其最优解集中选取了P1（高成本,低排放）到P3（低成本,高排放）三个优化路径进行了详细阐述,与参考情景和高比例情景从装机结构、发电结构、储能需求、CO₂排放、系统成本等角度加以对比分析。结果表明:（1）波动性可再生能源装机容量的提高、新增热电联产机组策略、煤炭燃料的替代大幅抑制CO₂排放,但与此同时均会增加系统成本,而太阳能光伏装机容量的提高所带来的系统成本增加大于风电,天然气替代煤炭燃料这一举措使得系统成本产生明显增幅。（2）在两种转型路径下,高比例情景的陆上风电、海上风电、太阳能光伏发电、生物质能发电份额均比参考情景要高;2030年江苏省电力系统火电（含天然气）依旧为发电主力,水电占比均为最小;2050年发电结构多极分化,高比例情景下火电（含天然气）接近50%,海上风电增长显著。（3）2030年和2050年电力系统调度装机容量仍以火电（含天然气、生物质）为主,但2050年高比例情景下各种发电技术类型的调度更为均衡,陆上风电、海上风电和太阳能光伏出力增加,调度量明显高于参考情景;秋季日调度峰谷差与春季比较相像,介于夏季与冬季之间。（4）能源系统成本主要构成为可变成本;2030年投资总成本和年投资成本中大型传统电厂和太阳能光伏所占比例较大,其次为陆上风电、海上风电,固定运维成本主要来源为大型传统电厂;2050年波动性可再生能源成本在投资总成本和年投资成本中占70%以上,固定运维成本中陆上风电和海上风电占比较高,太阳能光伏次之。（5）参考情景中2050年江苏省电力系统各类波动性可再生能源的最优接入比例约为20%;参考情景和高比例情景距离帕累托前沿较远,仅在其可行解域中;以P2点和P3点为代表的转型策略能够达到更好地降低系统成本目标,以P1、P2和P3点为代表的转型策略则能实现更低的碳排放目标;Pareto最优解集中,P1-P3点策略主要表现为火电、波动性可再生能源装机容量、区外来电、需求侧响应和储能需求等的变化。该论文有图81幅,表17个,参考文献102篇。