1.一种用于分布式发电系统中储能装置的DC/DC变换器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：检测获得所述储能装置的参数、分布式发电系统中发电装置的参数、负荷的参数中的至少两种类型的参数；其中，所述储能装置的参数包括第一输出电压/电流、电荷状态、充电次数、放电次数、放电深度中的至少一个，分布式发电系统中发电装置的参数包括第二输出电压/电流，负荷的参数包括负荷电流；

根据上述参数，利用遗传法生成控制策略，对所述DC/DC变换器进行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据上述参数，利用遗传法生成控制策略，对所述DC/DC变换器进行控制，包括步骤：以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括历史放电次数和历史放电深度；

以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数、历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行、分布式发电装置的离网，以实时控制策略对所述DC/DC变换器进行控制。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括步骤：基于运行成本最小原则，构建目标函数；

创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括放电次数、发电装置的发电量；

确定约束条件，包括放电深度范围、功率平衡；

进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成历史控制策略，得到历史放电次数和历史放电深度数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数、历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括步骤：基于运行成本最小原则，构建目标函数；

创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括历史放电次数、历史放电深度、发电装置的发电功率、负荷电流、电荷状态；

确定约束条件，包括放电深度范围、功率平衡；

进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行、分布式发电装置的离网。

5.一种用于分布式发电系统中储能装置的DC/DC变换器的控制装置，其特征在于，包括单片机、RS232通信接口电路、电源电路、显示电路，其中，单片机基于遗传法，对数据进行处理运算，并生成控制策略；所述数据为检测获得所述储能装置的参数、分布式发电系统中发电装置的参数、负荷的参数中的至少两种类型的参数；

RS232通信接口电路，实现与储能装置、发电装置、负荷之间的通信，以获取相应的参数；

电源电路，为控制装置提供所需电能；

显示电路，用于显示分布式发电系统的运行状态。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，单片机基于遗传法，对数据进行处理运算，并生成控制策略时，按照如下方式生成控制策略：以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括历史放电次数和历史放电深度；

以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数、历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行、分布式发电装置的离网，以实时控制策略对所述DC/DC变换器进行控制。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，单片机为STM32单片机。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括步骤：基于运行成本最小原则，构建目标函数；

创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括放电次数、发电装置的发电量；

确定约束条件，包括放电深度范围、功率平衡；

进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成历史控制策略，得到历史放电次数和历史放电深度数据。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数、历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括步骤：基于运行成本最小原则，构建目标函数；

创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括历史放电次数、历史放电深度、发电装置的发电功率、负荷电流、电荷状态；

确定约束条件，包括放电深度范围、功率平衡；

进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行、分布式发电装置的离网。