1.一种基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、建立日前调度阶段的可中断负荷模型；

S2、基于需求侧响应建立所述日前调度阶段的多能源互动机制；

S3、确定所述日前调度阶段的目标函数以及约束条件；

S4、建立日内调度阶段的可转移负荷模型；

S5、建立所述日内调度阶段的蓄电池储能罚函数和充电补偿函数；

S6、确定所述日内调度阶段的目标函数以及约束条件；

S7、根据所述日前调度阶段各能源的输出计划值，同时利用当天最新的预测数据和系统状态，以1h为周期调整各能源的输出，修正所述日前调度阶段计划；

S8、采用模型预测控制建立实时调度阶段的闭环控制系统；

S9、确定所述实时调度阶段的目标函数以及约束条件；

S10、以15min为启动周期，对所述日内调度阶段中可调节能源的输出力进行实时反馈校正；以及S11、仿真验证微电网多时间尺度能量管理方法的经济性和有效性。

2.根据权利要求1所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S2中多能源互动机制包括三类补偿费用，所述三类补偿费用具体为可中断补偿费用、冷负荷能补偿费用和热负荷能补偿费用，可中断补偿费用表达式为：

式中， 表示中断控制命令，其值为1时代表负荷中断，为0时表示不中断负荷，为中断负荷的单位补偿费用，T为总时段数， 为可中断负荷功率，NIL为可中断负荷数；

冷负荷能补偿费用表达式为：

式中，ΔQi,t为冷负荷变化量，cq为冷价，nQ为冷负荷的改变量；以及热负荷能的补偿费用表达式为：

式中，ΔHi,t为热负荷变化量，ch为热价，nH为热负荷改变量。

3.根据权利要求1所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S3中日前调度阶段的目标函数表达式为：式中，CM(t)为系统运行维护费用，其表达式为 CZJ(t)为系统折旧损失成本，其表达式为 Cfuel(t)为微燃机燃料成本，其表达式为 Cgrid(t)为与大电网交互成本，其表达式为Cgrid(t)＝cgrid(t)Pgrid(t)，Cbat(t)为蓄电池使用成本，其表达式为 PGT为微型燃气轮机的输出功率，Pgrid为与大电网的交互功率，Pbat为蓄电池的输出功率，其中正表示充电，负则表示放电，cgas为天然气价格，t为单位调度时间，ηGT为燃气轮机的效率，LHVNG为天然气的低热值，cgrid为电网电价，λbat为储能电池的调度成本系数，N为可控分布式电源数量。

4.根据权利要求3所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S3中日前调度阶段的约束条件包括七个约束条件，所述七个约束条件具体为电功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、可中断负荷输出功率约束、微燃机输出功率约束、储能装置约束和与大电网交互功率约束，电功率平衡约束：

PGT,t+PWT,t+PPV,t+Pgrid,t+Pbat,t+PILA,t＝PL；

式中，PGT,t为燃气轮机的输出功率，PWT,t为风机的输出功率，PPV,t为光伏机组的输出功率，Pgrid,t为t时刻与大电网的交互功率，Pbat,t为蓄电池的输出功率，PILA,t为日前可中断负荷的功率值，PL为电负荷需求；

热功率平衡约束：

HLB,t+Hs,t+HEB,t+ΔHt＝HL；

式中，HLB,t为溴化锂制冷机组的热输出，Hs,t为蓄热/冷槽的热输出，HEB,t为电锅炉的输出，ΔHt为t时刻热负荷的变化量，HL为热负荷需求；

冷功率平衡约束：

QLB,t+Qs,t+ΔQt＝QL；

式中，QLB,t为溴化锂制冷机组的冷输出，Qs,t为蓄热/冷槽的冷输出，ΔQt为t时刻冷负荷的变化量，QL为冷负荷需求；

可中断负荷输出功率约束：

式中， 为代表t时刻可中断容量的上限， 为代表t时刻可中断容量的下限；

微燃机输出功率约束：

式中，PDGg(t)为各分布式电源在t时刻的功率变化，ΔPDGg为各分布式电源在Δt时刻的功率变化；

储能装置约束：

式中，PES(t)为储能装置的功率；EES(t)为储能装置的容量；CapES为总存储容量；γES,C为储能装置的最大充电；λmax为储能装置的最大电荷状态；λmin为储能装置的最小电荷状态；以及与大电网交互功率约束：

5.根据权利要求1所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S4中可转移负荷的补偿费用表达式为：式中，Pi,j为从i时刻到j时刻的负荷转移功率， 为单位负荷成本差。

6.根据权利要求5所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S5中日内调度阶段的蓄电池储能罚函数和充电补偿函数包括谷平时段充电补偿函数、放电罚函数和峰时段充、放电罚函数，谷平时段充电补偿函数、放电罚函数：

式中，λ为权重因子，δch为电池的充电状态，δdis为电池的放电状态，0.2δchPbat,ch为设计的谷、平时段蓄电池的充电补偿函数；以及峰时段充、放电罚函数：

式中，A为蓄电池生命周期内总的累计安时量，U为蓄电池端电压，C为蓄电池的初始投资成本。

7.根据权利要求1所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S6中日内调度阶段的目标函数表达式为：

8.根据权利要求7所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S6中日内调度阶段的约束条件包括三个约束条件，所述三个约束条件具体为电功率平衡约束、蓄电池充放电功率约束和可转移负荷约束，电功率平衡约束：

蓄电池充放电功率约束：

t

式中，Pbat,ch为储能电池的充电功率，Pbat,dis为储能电池的充电功率，SOC 为在t时蓄电池的剩余功率，SOCt-1为在t-1时蓄电池的剩余功率，ηc为蓄电池的充电效率，ηd为蓄电池的放电效率；以及可转移负荷约束：

式中，P'd(t0)为t0负荷转移后的功率，Piout(t0,t)为t0时刻向t时刻转出负荷功率，为t0时刻最大允许转出负荷功率， 为t时刻向t0时刻转入负荷功率，为t0时刻最大允许转入负荷功率。

9.根据权利要求1所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S9中实时调度阶段的目标函数表达式为：式中，Pr(k+n)为各分布式电源和可中断负荷的有功输出功率参考值，P(k+n)为各分布式电源和可中

断负荷的有功输出功率预测值，P(k+n)＝[PDGg(k+n),Pgrid(k+n),PILB(k+n),Pbat(k+n)]，P0(k+n)为超短期尺度优化各部分有功出力的初始值，Δu(k+t-1)为预测的[k+t-1,k+t]时段内的有功出力增量。

10.根据权利要求9所述的基于需求侧响应的微电网多时间尺度能量管理方法，其特征在于，所述步骤S9中实时调度阶段的约束条件包括三个约束条件，所述三个约束条件具体为电功率平衡约束、各可控分布式电源的有功输出功率约束和储能电池的预测值约束，电功率平衡约束：∑PDG(k+i)+Pgrid(k+i)+Pbat(k+i)+PILA(k+i)+PTL(k+i)+PILB(k+i)＝PL(k+i)；

各可控分布式电源的有功输出功率约束：

Pmin(k+i)≤P(k+i)≤Pmax(k+i)；

储能电池的预测值约束：

式中，SOCbat(k+i)为蓄电池荷电状态的预测值，σ为蓄电池的自身放电率， 为蓄电池荷电状态的下限； 为蓄电池荷电状态的上限。