1.一种考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述方法包括：获取次日24小时96个时段风电场的预测风速；获得次日风电场出力；获得各个风电场次日出力预测误差分布；对具有时空相关性的随机变量进行独立性转换；计算各条线路上潮流的半不变量；确定调度所需要的相关信息；通过建立日前风电场风速预测时间序列模型，获取次日24小时96个时段风电场的预测风速；所述获取次日24小时96个时段风电场的预测风速包括：基于自回归滑动平均模型建立日前风电场风速预测时间序列模型，有：其中，i和j是序列编号，l为时间序列项数，s t 为t时刻的风速预测时间序列，s t-i 为t-i时刻的风速预测时间序列， 和θ j 均为自滑动回归平均系数，α t 和α t-j 均为符合正态分布的白噪声序列，即α t ∈NID(0,σ 2 )，α t-j ∈NID(0,σ 2 )，其中白噪声序列的平均值为0、方差为σ 2 ；设SW t 为t时刻风电场的预测风速，其表示为：SW t ＝μ t +σ t s t其中，μ t 为t时刻风电场风速平均值，σ t 为t时刻风电场风速标准差；根据SW t ＝μ t +σ t s t 获取次日24小时96个时段风电场的预测风速。
2.根据权利要求1所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述获得次日风电场出力包括：1)令时刻t＝K+t 0 ，K和t 0 分别为t的整数部分和小数部分，利用线性插值法将t时刻的风速预测时间序列s t 表示为：s t ＝(1-t 0 )×s K +t 0 ×s K+1其中，s K 表示K时刻的时间序列，s K+1 表示K+1时刻的时间序列；且如果其中任意一项的下标超出时间序列项数n，则处理该下标值减去n；2)假设新的风速预测时间序列具有与原有的风速预测时间序列s t 指定的相关系数，由相关系数和时间曲线获得时移；以某个风电场的风速预测时间序列作为参考序列，考虑另一个风电场时移，建立具有指定的相关系数的多个风电场的风速预测时间序列模型，再生成风电场风功率输出模型，从而获得次日风电场出力。
3.根据权利要求1所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述获得各个风电场次日出力预测误差分布包括：利用非标准贝塔分布拟合风功率预测误差分布，非标准贝塔分布的概率密度函数表示为：其中，f(x,γ,η,a,b)为非标准贝塔分布的概率密度函数；x为风电场功率预测误差，a、b为x的上下边界值；β表示贝塔分布；γ、η为形状参数，两者分别表示为：其中，μ x 和σ x 分别为x的均值和标准差；对于不同的风电场预测出力进行分段，从而获得各个风电场的次日出力预测误差分布。
4.根据权利要求1所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述对具有时空相关性的随机变量进行独立性转换包括：设有M个风电场，第m个风电场的风功率预测误差随机变量为e m ,m＝1,2,...M，于是风功率预测误差随机变量组E表示为：E＝[e 1 ,e 2 ,...,e m ,...,e M ] T设各风电场的风功率预测误差分布的协方差矩阵为C E ,该协方差矩阵C E 的特征向量和特征值分别为φ m 和λ m ，存在如下正交变换关系：E * ＝S T E其中，T表示转置，S为正交矩阵，且有S＝[φ 1 ,φ 2 ,...,φ m ,...,φ M ] T ，φ m 为正交矩阵S的第m个元素；且有：则相互独立的风功率预测误差随机变量组表示为：E * ＝[e 1 * ,e 2 * ,...,e m * ,...,e M * ] T其中，E * 表示相互独立的风功率预测误差随机变量组，e m * 为相互独立的风功率预测误差随机变量，T表示转置。
5.根据权利要求1所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述计算各条线路上潮流的半不变量之前包括：对于各个独立的风功率预测误差分布，求取其各阶原点矩并计算半不变量。
6.根据权利要求5所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述对于各个独立的风功率预测误差分布，求取其各阶原点矩并计算半不变量，包括：相互独立的风功率预测误差随机变量的k阶原点矩α k 表示为：其中，f(x)表示预测误差随机变量的概率密度函数；由原点矩α k 得到相互独立的风功率预测误差随机变量的n阶半不变量γ n ：其中，α n 为相互独立的风功率预测误差随机变量的n阶原点矩， 表示组合，γ n-k 为n-k阶半不变量；相互独立的风功率预测误差随机变量的1阶半不变量用γ 1 表示，有γ 1 ＝α 1 。
7.根据权利要求5所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述计算各条线路上潮流的半不变量包括：利用半不变量的可加性计算各条线路上潮流的半不变量。
8.根据权利要求7所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述利用半不变量的可加性计算各条线路上潮流的半不变量包括：设第h条线路上潮流的的n阶半不变量为P line-h,n ，且有：P line-h,n ＝s h-1 P 1 +s h-2 P 2 +…+s h-m P m +…+s h-M P M其中，M为风电场个数，P m 为第m个风电场的出力，s h-m 为第m个风电场对第h条线路的灵敏度。
9.根据权利要求1所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述确定调度所需要的相关信息之前包括：利用结合半不变量的Gram-Charlier级数展开法即可求取各个时段各条线路的潮流概率分布，通过利用协方差矩阵转换法解耦后的风功率预测误差随机变量ξ服从连续型分布并且其期望和标准差分别为μ x 和σ x ；标准化变量(ξ-g)/σ的概率密度函数以及累积分布函数分别用f(x)和F(x)表示，且有：其中，n为半不变量的阶数，c n 为系数，μ x 为x的均值，x为风电场功率预测误差， 为标准正态分布的概率密度函数，Φ为标准正态分布函数；由标准化变量(ξ-μ x )/σ x 的概率密度函数f(x)以及累积分布函数F(x)即可得到任意线路的潮流概率分布。
10.根据权利要求1所述的考虑不确定性的时空相关性的日前计划潮流分析方法，其特征在于：所述确定调度所需要的相关信息包括别线路次日24小时96时段的概率密度曲线以及线路次日各时段潮流越限概率。
