1.一种基于馈线端实时量测的配电网终端负荷超短期预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)获得馈线端的实时负荷数据和对应的历史实际负荷数据；(2)对馈线端负荷进行超短期负荷预测，得到一个馈线端超短期负荷预测值；(3)获取配电网分布式电源实时出力数据和出力预测值，进行负荷总加计算，求得负荷预测的待分配值；(4)获取配电网的历史负荷数据，分析不同类型的负荷与馈线端负荷的关联关系，调用预测方法库，依据负荷分类得到不同负荷类型的预测结果；(5)对配电网区域内负荷预测结果加权求和，消除冗余量，得到馈线端所对应的各配电网超短期负荷预测值；所述步骤(2)中，基于线性外推法进行馈线端超短期负荷预测，得到一个馈线端超短期负荷预测值，包括如下步骤：步骤2-1、设当前时刻为t 1 ，若对于间隔为Δt时间段的负荷预测，即一步预测的时间间隔等于Δt，预测时刻为t 2 ＝t 1 +Δt，取过去时刻为t 0 ＝t 1 -Δt的负荷实际值，记录与预测日最近的五个同类型日，其中第i天t 1 时刻馈线端负荷值为y(i,t 1 )(i＝1,2,…,5)，第i天t 2 时刻馈线端负荷值为y(i,t 2 )(i＝1,2,…,5)，第i天t 0 时刻馈线端负荷值为y(i,t 0 )(i＝1,2,…,5)；步骤2-2、假定所述五个同类型日中负荷具有相近的变化趋势，计算所述五个同类型日中同一时刻的平均值：式中， 为所述五个同类型日中t 0 时刻的平均值， 为所述五个同类型日中t 1 时刻的平均值， 为所述五个同类型日中t 2 时刻的平均值；超短期负荷预测，由于预测时间间隔较短，则在当前时刻t1与预测时刻t2里的负荷变化看作是线性模型，从这三个平均值提取出预测日负荷在预测时间段内的变化值，由点 和点 拟合直线，设方程为：y(t)＝a+b·t这条直线斜率为：式中，b为负荷在预测区间的变化速率，a为负荷在预测区间的截距；步骤2-3、根据预测日当前负荷值为y(t 1 )和预测时刻负荷变化速率为b，得出预测时刻t 2 的负荷预测值为：y(t 2 )＝y(t 1 )+b·(t 2 -t 1 )＝y(t 1 )+b·Δt；所述步骤(4)包括如下步骤：步骤4-1、定义2个样本之间的距离式中，X ik 表示i负荷，X jk 表示j负荷，n为96个时段，dist(i,j)为样本负荷i和样本负荷j的距离；步骤4-2、设定距离参数Eps和核心点阈值参数MinPts，基于贝叶斯-DBSCAN算法确定每个簇的核心点与边界点；步骤4-3、根据如下公式进行聚簇计算：C＝Σ{c|P×dist(i,j)＜Eps}式中，P表示当前条件下，预测可信概率值，{c|P×dist(i,j)＜Eps}指小于距离参数Eps的点的个数，C是指小于距离参数Eps的点的总个数，当C＞MinPts时，则确定以X i 为核心构成一个簇，X i 即为核心点，其余点则为边界点，每个簇是指属于同类型负荷或者具有相似变化规律的负荷；步骤4-4、进行核心点与馈线端负荷的影响分析，依据原型凝聚度进行负荷权值分配，得到不同类型负荷的配电网超短期负荷预测值，其中原型凝聚度公式为：式中，proximity(x,y)为相似度函数，即同一个簇中的负荷数据相似程度；C i 是指第i簇；x、y指i簇中的任意两个点，允许为同一个点；N为i簇中数据数目；步骤4-5、应用以下公式进行相似度计算：式中，max_d指该簇中历史数据的最大距离，min_d指该簇中历史数据的最小距离，d表示该点到核心点的距离；所述步骤(5)包括如下步骤：步骤5-1、预测时不同类型负荷选取不同的相似日的历史负荷及相应影响因素作为输入向量，由于不同的簇存在交集，需要借助以下公式进行消除冗余处理，簇C i 和簇C j 为两个相交的簇，公式如下：P(C i C j )＝P(C i )+P(C j )-P(C i ∪C j )式中，P(C i )为簇C i 中数据占样本数据的数量比，P(C j )为簇C j 中数据占样本数据的数量比，若多个簇相交，则采取类似计算方法；步骤5-2、对计算结果P(C i )和P(C j )进行修正，得到两个簇的负荷总和：式中，P'为P(C i )和P(C j )两个簇修正后的负荷总和； 指簇C i 所代表的配电网区域内负荷预测结果， 指簇C j 所代表的配电网区域内负荷预测结果。
2.根据权利要求1所述预测方法，其特征在于，所述步骤(1)中，根据配电网所对应的变电站或开闭所，获取所述馈线端的实时负荷数据和对应的历史实际负荷数据，并在存储时，均包含所述配电网和所述变电站或开闭所的对应关联关系，通过扫描所述对应关联关系获得相应的实时负荷数据和对应的历史实际负荷数据。
3.根据权利要求1所述预测方法，其特征在于，所述对馈线端负荷进行超短期负荷预测，需要配电网中的实际负荷数据，即馈线端负荷数据值与配电网中分布式电源出力求和，公式如下：P 配 ＝P L +P G式中，P L 为馈线端的实际负荷数据，P G 为配电网中分布式电源实际出力值，P 配 为配电网中的实际负荷数据。
4.根据权利要求1所述预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述负荷预测的待分配值的求取方式为：将馈线端的超短负荷预测值 减去其所对应配电网的分布式能源出力预测值 公式为：式中， 为负荷预测待分配值， 为馈线端的超短期负荷预测值， 为配电网中分布式电源出力预测值。
