1.一种风电功率建模最优状态数的确定方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：搜集和整理的历史风电出力数据，设定不同的出力状态数，划分风电功率的状态；建立不同出力状态数条件下各风电出力数据点之间的状态转移矩阵；根据状态转移矩阵生成不同状态数条件下的风电出力时间序列；计算历史风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数和生成的风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数；计算历史风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数和生成的风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数的均方差；选取自相关系数均方差最小值时的状态数为最优状态数。
2.如权利要求1所述的风电功率建模最优状态数的确定方法，其特征在于，所述整理历史风电出力数据为：所述对历史风电出力数据进行归一化处理；根据出力状态数划分风电功率的状态为：设定状态数为N，将归一化后的风电出力取值范围离散化，根据状态数划分离散区间，每个离散化区间代表风电功率的一个状态，归一化后的风电出力落入的离散化区间代表所述归一化后的风电出力的状态。
3.如权利要求1或2所述的风电功率建模最优状态数的确定方法，其特征在于，根据不同状态数N，建立N×N的状态转移矩阵，所述状态转移矩阵的元素P ij 如下式所示：P ij ＝P r (x n ＝j|x n-1 ＝i) (3)其中，P ij 为风电出力从当前时刻的状态i，转移到下一时刻的状态j的概率，x n 和x n-1 分别表示n和n-1时刻的状态。
4.如权利要求3所述的风电功率建模最优状态数的确定方法，其特征在于，根据式(4)分别计算历史风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数和生成的风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数；其中，p t 为时刻t时的功率值，p t+k 为时刻t+k时的功率值，
5.如权利要求4所述的风电功率建模最优状态数的确定方法，其特征在于，所述自相关系数均方差P tl 为：其中， 为变量滞后时间i时生成的风电出力时间序列的自相关系数， 为变量滞后时间i时历史风电出力时间序列的自相关系数。
6.如权利要求1所述的风电功率建模最优状态数的确定方法，其特征在于，所述搜集和整理历史风电出力数据为时间长度为1年时间分辨率为15min的风电场站风电出力历史数据。
7.一种风电功率建模最优状态数的确定系统，其特征在于，所述系统包括：状态划分模块，用于将历史风电出力数据划分为不同数目的出力状态；转移矩阵模块，用于计算不同出力状态数条件下各风电出力数据点的之间的状态转移矩阵；序列生成模块，用于根据状态转移矩阵进行随机抽样生成不同出力状态数条件下风电出力时间序列；自相关系数模块，用于计算历史风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数和生成的风电出力时间序列滞后k时刻的自相关系数；均方差模块：用于计算历史风电出力时间序列的自相关系数与生成的风电出力时间序列的自相关系数的均方差；状态数确定模块：用于选取自相关系数均方差最小值时的状态数为最优状态数。
8.如权利要求7所述的风电功率建模最优状态数的确定系统，其特征在于，所述状态划分模块：对历史风电出力数据进行归一化处理，将归一化后的风电出力取值范围离散化，得到N个离散化区间，一个离散化区间代表风电功率的一个状态，归一化后的风电出力落入的区间代表所述归一化后的风电出力的状态。
