1.一种用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，包括：
确定电网的目标函数、约束条件以及控制变量；
根据所述目标函数、所述控制变量以及所述约束条件确定与所述电网对应的潮流方程；
利用基于分解的多目标演化算法对所述潮流方程进行求解得到与所述目标函数对应的最优电网配置参数；
其中，所述电网的目标函数包括发电机的最小发电成本和传输线路的最小有功功率损耗。
2.根据权利要求1所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述确定电网的目标函数、约束条件以及控制变量包括：
将所述发电机的有功功率和所述发电机的端电压作为所述控制变量；
确定所述发电机的成本系数和所述传输线路的电导；
利用所述发电机的有功功率和所述发电机的成本系数确定所述发电机的最小发电成本；
利用所述传输线路两端负载节点的电压和所述传输线路的电导确定所述传输线路的最小有功功率损耗；
确定所述发电机的端电压处于所述发电机的最小工作电压和所述发电机的最大工作电压之间为第一约束条件；
确定所述发电机的有功功率处于所述发电机的最小有功功率和所述发电机的最大有功功率之间为第二约束条件；
确定所述发电机的无功功率处于所述发电机的最小无功功率和所述发电机的最大无功功率之间为第三约束条件；
确定所述传输线路上负载节点的电压处于最小负载电压和最大负载电压之间为第四约束条件；
确定所述传输线路的负载不超过最大负载量为第五约束条件。
3.根据权利要求2所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述控制变量还包括：所述电网的变压器档位、所述电网的并联电容器的电纳；
对应的，所述约束条件还包括：所述电网的变压器档位处于最小变压器档位和最大变压器档位之间为第六约束条件；
所述并联电容器的无功功率处于所述并联电容器的最小无功功率和所述并联电容器的最大无功功率之间为第七约束条件。
4.根据权利要求1所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述利用基于分解的多目标演化算法对所述潮流方程进行求解得到与所述目标函数对应的最优电网配置参数包括：
对所述潮流方程进行初始化以随机产生第一解集；
对所述第一解集中的各个解进行迭代直到得到与所述目标函数对应的最优解，所述最优解为所述最优电网配置参数。
5.根据权利要求4所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述对所述第一解集中的各个解进行迭代直到得到与所述目标函数对应的最优解包括：
对所述第一解集中的每个解进行交叉和变异以得到第二解集；
将所述第一解集和所述第二解集进行合并得到第三解集；
根据所述潮流方程初始化时随机产生的权向量集合和所述第三解集进行目标空间聚类，直到得到与所述目标函数对应的最优解。
6.根据权利要求5所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述根据所述潮流方程初始化时随机产生的权向量集合和所述第三解集进行目标空间聚类包括：
对所述第三解集中的每个解进行归一化以得到与所述第三解集中的每个解对应的目标值；
计算所述目标值与所述权向量集合中的每个权向量之间的欧式距离；
从各所述欧式距离中确定目标欧式距离以及与所述目标欧式距离对应的目标权向量；
将所述目标值分配至与所述目标权向量对应的聚类簇；
从所述聚类簇中选取目标解并将所述目标解分配至下一代解集，直到得到与所述目标函数对应的最优解。
7.根据权利要求6所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述从各所述欧式距离中确定目标欧式距离包括：
从各所述欧式距离中选取最短欧式距离作为所述目标欧式距离。
8.根据权利要求6所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法，其特征在于，所述从所述聚类簇中选取目标解包括：
确定所述聚类簇中的解对所述约束条件的违反程度值；
利用标量化函数计算所述聚类簇中的解沿着所述目标权向量至原点的切比雪夫距离；
判断所述违反程度值是否满足第一条件和所述切比雪夫距离是否满足第二条件；
将同时满足所述第一条件和所述第二条件的解作为所述聚类簇中的目标解。
9.一种用于电网的多目标最优潮流控制装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定电网的目标函数、约束条件以及控制变量；
潮流方程确定模块，用于根据所述目标函数、所述控制变量以及所述约束条件确定与所述电网对应的潮流方程；
求解模块，用于利用基于分解的多目标演化算法对所述潮流方程进行求解得到与所述目标函数对应的最优电网配置参数；
其中，所述电网的目标函数包括发电机的最小发电成本和传输线路的最小有功功率损耗。
10.一种用于电网的多目标最优潮流控制设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至8任一项所述的用于电网的多目标最优潮流控制方法的步骤。