1.一种冷热电联供系统的余热回收方法，冷热电联供系统包括输入侧、助燃机、余热回收模块、负荷储存模块和负荷输出侧，其特征在于，所述余热回收模块包括控制装置、余热回收装置、回收余热转换装置和未回收余热处理装置，控制装置利用优化算法控制余热回收设备的出力，余热回收装置将回收后的余热传递至回收余热转换装置，回收余热转换装置将回收后余热作为热负荷输出使用或存储，未回收余热处理装置将剩余的余热作为热源进行制冷并产生生活热水；

余热回收方法包括以下步骤：

S1：通过余热回收装置对化工过程中的蒸汽和废水进行余热回收；

S2：利用自适应混沌鲸鱼算法对余热回收效率进行优化；

S3：将回收后的余热作为热负荷输出使用或通过负荷存储模块对多余能量进行存储，未回收余热通过未回收余热处理装置处理排出；

所述步骤S2中对余热回收效率优化过程包括以下步骤：(21)对余热回收模块的搜索代理和最优候选解进行初始化，输入设备的所有出力；

(22)评价各个体的适应度，记录个体最优解所在位置；

(23)对各个体进行混沌搜索，更新最优解和所在位置；

(24)随机产生参数p，p的取值范围在0‑1之间，当0.5＜p＜1时，执行步骤(25)；当0＜p＜0.5时，根据改进后的权重因子关系式对个体位置更新，跳转执行步骤(27)；

(25)根据改进后的非线性收敛因子|A|的关系式，当|A|＜1时，通过另一个权重改进后的关系式进行个体位置更新；当|A|≥1时，执行步骤(26)(26)根据常规关系式进行个体位置更新，关系式如下：x(t+1)＝xrand‑A*D

其中，xrand是鲸鱼种群中随机一个个体的位置，A为系数向量，D为目标位置与当前位置的距离；

(27)判断迭代次数是否达到设定的目标次数，若为达到，返回步骤(22)，若达到目标值，输出为最佳设备出力。

2.根据权利要求1所述的余热回收方法，其特征在于，所述余热回收装置包括对蒸汽余热回收的余热锅炉(2)和对废水余热回收的热泵(3)。

3.根据权利要求1所述的余热回收方法，其特征在于，所述回收余热转换装置包括换热器(4)，所述未回收余热处理装置包括烟气热水型溴化锂制冷机(6)。

4.根据权利要求1所述的余热回收方法，其特征在于，所述负荷储存模块包括热负荷储存模块、冷负荷储存模块和电负荷储存模块。

5.根据权利要求4所述的余热回收方法，其特征在于，所述热负荷储存模块采用熔盐储热罐(5)，冷负荷储存模块采用水蓄冷储冷罐(7)，电负荷储存模块采用石墨烯电池(8)。

6.根据权利要求1所述的冷热电联供系统的余热回收方法，其特征在于，步骤(24)中所述改进后的权重因子关系式如下：*

x(t+1)＝ω(t)*x(t)‑A*D

*

其中，ω(t)为权重，x (t)为目标位置，A为系数向量，D为目标位置与当前位置的距离，权重的关系表达式如下：‑(5t/Max_iter)^1.5

ω(t)＝e

其中，t表示当前迭代次数，Max_iter为最大迭代次数。

7.根据权利要求1所述的冷热电联供系统的余热回收方法，其特征在于，步骤(25)中非线性收敛因子关系式如下：a＝2‑2*arctan((t/Max_iter)^0.5)其中，a为收敛因子|A|，t为当前迭代次数，Max_iter为认为设定的最大迭代次数，由此收敛因子以先慢后快的速度进行收敛；

另一个权重关系式如下：

b*l *

x(t+1)＝D*e cos(2πl)+(1+ω(t))*x(t)其中，b为常数，l为[‑1，1]范围内的随机数。

8.根据权利要求1所述的冷热电联供系统的余热回收方法，其特征在于，所述步骤(21)中，输入设备的所有出力，满足优化目标模型的预算范围。