1.一种考虑柔性负荷与ESS‑SOP的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：构建系统的柔性负荷和ESS‑SOP模型，将柔性负荷分为可平移、可转移和可削减负荷，对系统进行初始化获取原始数据；

S2：日前阶段，具体量化分析各类柔性负荷、ESS‑SOP协调调度的动态过程，获取柔性负荷变化时段和ESS‑SOP出力计划；

S3：进入日内优化，周期为24h，优化步长0.5h，由步骤S2得出可平移负荷和可转移负荷决策量视为基准值，与其他可控资源协调优化，得出ESS的最优调度策略；

S4：实时优化中，周期为24h，优化步长5min，日内得出ESS策略为固定常量，对S3中当前调度第一时段的策略实时反馈调节，该时段结束，下一预测周期循环往复，直至调度周期结束；

S5：原始模型进行二阶锥转换，将MINLP问题转化为MISOCP模型，提高系统求解效率。

2.如权利要求1所述的一种考虑柔性负荷与ESS‑SOP的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，所述步骤S1中，系统构建过程如下：S1‑1：根据不同的响应特性和激励机制，将柔性负荷分为可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷三类负荷：

可平移负荷：受生产制作工序的约束，用电时段虽可调整，但特性是只能实现用电时段整体平移，一般用户与电网事先约定不同时段用电补偿，用户会根据激励机制更改用电时段；

可转移负荷：可转移负荷与可平移负荷具有用电总量不变的特点，没有连续性和时序性的限制，用电功率可在一定范围内灵活调配，采用分时电价激励机制，鼓励用户自发调整用电时段；

可削减负荷：可削减负荷根据用户的响应意愿，将用电功率进行削减；在用电高峰时段进行削减，用电总量下降，只要负荷存在削减情况，必会对用户带来不便；考虑用户舒适度，可削减负荷要满足削减量大小约束和削减时段约束；

S1‑2：含储能的SOP模型

SOP是一种使用背靠背电压源变流器的全控型电力电子器件，通过实时指令精准调节相邻馈线间的功率电流，实现不同馈线间的常态柔性互联，而改变系统空间上的潮流分布；

将储能系统与SOP相连，组成含储能的SOP(ESS‑SOP)，将时间和空间两个维度上的调控能力相结合，适应更繁杂的实际运行情况；

SOP运行约束中会考虑损耗系数，SOP传输有功功率约束表述为：式中： 和 分别为在t时刻连接在节点i和节点j处的SOP输出功率；假定节点注入功率方向为正方向； 和 分别为在t时刻接在节点i和节点j处的变流器损耗； 和分别为接在节点i和节点j的变流器损耗系数； 和 分别表示在t时刻第n个ESS的充电功率和放电功率；

SOP的容量约束如下所示：

式中: 和 分别为节点i和节点j接入SOP的容量；

ESS各个时间段的荷电状态SOC都与之前时段的充放电状况及量相关，在t时段，第n个ESS模型如下：

式中：Et,n表示第n个ESS在t时刻装置中储能； 和 分别表示第n个ESS的充放电效率；Δt为优化步长；

ESS还需要对自身充放电功率和状态进行约束，同时满足运行一日前后ESS中储存能量不变的要求：

ET,n＝E0,n              (14)式中： 和 分别为第n个ESS在t时刻的充、放电功率和充放电功率的上限； 和 分别为ESS的状态；当值为1时为ESS正在充电或放电，反之则表示ESS保持原态；E0,n和ET,n分别表示第n个ESS优化的初始时刻和结束时刻装置中储能；T为优化周期。

3.如权利要求2所述的一种考虑柔性负荷与ESS‑SOP的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，所述步骤S2中，具体量化分析系统中各类可控资源动态优化过程，包括以下过程：S2‑1：主动配电网日前优化模型的目标函数考虑经济性：目标函数包括两部分，除考虑主网购售电成本、网络有功功率损耗、ESS运行损耗和柔性负荷的调度成本外，还包括电压偏差，表述如下：式中：CFL为系统中柔性负荷总调度成本； 为主网购售电成本；CESS为ESS运行成本；

Closs为线路损耗成本； 为SOP运行损耗成本；fv为电压偏差；wv为电压偏差系数；

柔性负荷调度成本，如下所示：

式中： 和 分别为可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷的调度成本；Δt1为日前优化步长；

主电网购售电成本，表述所下：

式中： 分别为t时刻配电网购电和售电价格； 为购电功功率； 为售电功率；

线路损耗成本，表述所下：

式中：Ωb为系统中总支路集合； 为网络有功功率损耗系数；rij和Iij分别为支路ij上的电阻和在t时刻流经支路ij的电流；

SOP运行损耗成本，表述如下：式中：S为总节点数；

ESS运行损耗成本包括充、放电损耗，表述如下：式中：CE为ESS运行的成本系数，N为在配电系统中接入ESS的数量；

选取节点电压偏差作为衡量柔性负荷、ESS‑SOP缓解电压波动能力的指标，表述如下：式中:ut,i为t时刻节点i的电压标幺值；

S2‑2：系统中除了柔性负荷约束、ESS‑SOP运行约束外，还包括以下约束：系统潮流约束：

式中:Pt,ij、Qt,ij分别为支路ij在t时刻的有功功率和无功功率；Pt,i、Qt,i分别为t时刻节点i处注入的有功功率和无功功率；xij为支路ij的电抗； 分别为第i个DRES在t时刻的有功出力和无功出力； 是在节点i处t时刻SOP注入的有功功率和无功功率；

分别为在t时刻负荷i的有功功率和无功功率； 为在t时刻第i个重要负荷功率；

节点电压安全运行约束：

式中：u和 分别为配电系统运行电压的上、下限；

DERS运行约束：

式中： 分别表示t时刻i节点处DRES的预测值和功率因素角； 为t时刻i节点处DRES无功功率； 为节点i处DRES的装机容量。

4.如权利要求3所述的一种考虑柔性负荷与ESS‑SOP的多时间尺度优化方法，其特征在于，在所述步骤S3中，日内优化包括以下步骤：S3‑1：日内阶段，将日前计划中可平移负荷和可转移负荷相应时段决策量视为基准值，步长30min，根据30min级DRES和负荷预测及优化模型对控制时域进行滚动优化，仅保留该调度周期第一时段的调度策略并下发运行；

S3‑2：以可削减负荷调度成本、主网购售电成本、线路损耗、ESS运行成本、SOP运行损耗和电压偏差最小为目标函数；

日内滚动优化中，柔性负荷调度成本发生变化，其他调度成本公式(17)‑(20)中将优化步长Δt1改为Δt2，电压偏差与式(21)相同；

日内柔性负荷调度成本将式(16)更改为式(33)，如下所示：式中Δt2为日内优化步长；

S3‑3：有功平衡约束：

日内优化中，可削减负荷和ESS‑SOP的约束形式与S2中调度约束条件总体类似，将约束(26)转变为式(34),其余约束如式(3)‑(14)与式(27)‑(31)相同。

5.如权利要求4所述的一种考虑柔性负荷与ESS‑SOP的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，在所述步骤S4中，实时优化模型的建立和求解包括以下步骤：S4‑1：实时优化中将日内优化对应时段ESS调度策略作为固定常量，步长为5min，依据更新的5min级的光伏、风机出力及负荷预测数据衔接日内滚动优化，对下发第一时段优化指令实时反馈调节，该时段反馈调节结束后，对下一个预测周期重复上述过程，直至调度周期结束；

S4‑2：目标函数包括可削减负荷调度成本、主网购售电成本、线路损耗、SOP运行损耗、电压偏差：

实时优化中柔性负荷调度成本将式(33)的优化步长改为Δt3，其余调度成本表述方式如公式(17)‑(20)均将优化步长改为Δt3，系统有功平衡约束与S3式(34)相同，其余约束形式(3)‑(14)和(27)‑(31)与S2中调度约束条件一致。

6.如权利要求5所述的一种考虑柔性负荷与ESS‑SOP的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，在所述步骤S5中，模型转换包括以下步骤：S5‑1：用线性变量vt,i、wt,ij分别替代 和wt,ij，将约束(7)，(22)‑(24)和(28)可转换成约束(36)‑(40)；

S5‑2：潮流约束(25)是非线性约束，通过松弛转化为二阶锥约束(41)：||2Pt,ij 2Qt,ij wt,ij‑vt,i||≤wt,ij+vt,i   (41)SOP容量约束(7)、(8)和DRE的容量约束(31)变为旋转锥约束(42)：SOP的损耗约束(5)‑(6)转换为二阶锥约束形式，约束(43)‑(44)：电压偏差(21)通过引入辅助变量VSuxt,i进行线性化，得到约束(45)，同时添加约束(46)‑(48)使其等效于原节点电压偏差的目标函数：VSuxt,i≥vt,i‑1           (46)VSuxt,i≥‑vt,i+1             (47)VSuxt,i≥0               (48)。