1.一种局部电网机组窝电量评估计算方法，其特征在于，包括：获取每一新能源电站出力的预测值和预测误差，并根据所述新能源电站出力的预测值和所述预测误差，获得每一新能源电站的出力区间；其中，每一所述新能源电站分别接入不同的母线；从每一所述新能源电站的出力区间中均匀地选取若干个出力值，并对选取的所述出力值进行均匀设计，从而得到若干个新能源电站出力场景；根据在每一个所述新能源电站出力场景下，常规电站接入每一母线时的实际出力以及常规电站接入每一母线时的额定出力，建立以最小窝电量为目标的窝电量目标函数；根据所述窝电量目标函数以及与所述窝电量目标函数相应的约束条件，计算得到局部电网的窝电量；其中，所述约束条件包括系统初始状态下的静态约束和系统N-1故障暂态稳定约束。
2.如权利要求1所述的局部电网机组窝电量评估计算方法，其特征在于，所述根据在每一个所述新能源电站出力场景下，常规电站接入每一母线时的实际出力和以及常规电站接入每一母线时的额定出力，建立以最小窝电量为目标的窝电量目标函数，具体为：根据在每一个所述新能源电站出力场景下，常规电站接入每一母线时的实际出力以及常规电站接入每一母线时的额定出力，建立以最小窝电量为目标的窝电量目标函数：其中，minΔP j 为在第j个新能源电站出力场景下，局部电网的最小窝电量；i为接入常规电站的第i条母线；t为接入常规电站的母线的总数；P ie 为常规电站接入第i条母线时的额定出力；P i，j 为在第j个新能源电站出力场景下，常规电站接入第i条母线时的实际出力，0≤j≤T，T为新能源电站出力场景的总数。
3.如权利要求2所述的局部电网机组窝电量评估计算方法，其特征在于，所述根据所述窝电量目标函数以及与所述窝电量目标函数相应的约束条件，计算得到局部电网的窝电量，包括：以所述窝电量目标函数以及与所述窝电量目标函数相应的约束条件作为窝电量优化模型，并利用粒子算法求解所述窝电量优化模型，获得在每一个所述新能源电站出力场景下，局部电网的最小窝电量；求取所有新能源电站出力场景下的最小窝电量的平均值，作为所述局部电网的窝电量。
4.如权利要求3所述的局部电网机组窝电量评估计算方法，其特征在于，所述以所述窝电量目标函数以及与所述窝电量目标函数相应的所述约束条件作为窝电量优化模型，并利用粒子算法求解所述窝电量优化模型，获得在每一个所述新能源电站出力场景下，局部电网的最小窝电量，包括以下步骤：S411、在每一个所述新能源电站出力场景下，设置粒子种群为X＝[X 1 …X M ]，粒子为x i ＝[x 1 …x t ](i＝1，...，M)；其中，M为粒子群的规模，粒子x i 中第j维为常规电站接入第j条母线时的实际出力；S412、检验所述粒子是否满足所述约束条件；S413、当所述粒子满足所述约束条件时，则通过以下公式计算所述粒子的适应度值，再执行步骤S415：其中，f i 为所述适应度值；P ie 为所述常规电站接入第i条母线时的额定出力；t为接入常规电站的母线的总数；S414、当所述粒子不满足所述约束条件时，则通过以下公式计算所述粒子的适应度值，再执行步骤S415：f i ＝α其中，α为正数；S415、根据所述适应度值，得到所述粒子的局部最优解以及所述种群的全局最优解；S416、根据所述局部最优解以及所述全局最优解，并通过以下公式对所述粒子进行更新，以得到下一代粒子：v ij (t+1)＝w(t)v ij (t)+c 1 r 1 (x i，lb (j)-x ij (t)+c 2 r 2 (X gb (j)-x ij (t))若v ij (t+1)＞v j，max ，则v ij (t+1)＝v j，max若v ij (t+1)＜v j，min ，则v ij (t+1)＝v j，minx ij (t+1)＝x ij (t)+v ij (t+1)若x ij (t+1)＞x j，max ，则x ij (t+1)＝P je若v ij (t+1)＜0，则x ij (t+1)＝0其中，v ij 为所述粒子相应的速度；v j，max 为所述粒子第j维对应的速度的上限；v j，min 为所述粒子第j维对应的速度的下限；x i，lb 为所述粒子的局部最优解；X gb 为所述种群的全局最优解；t为当前的迭代次数；t max 为最大迭代次数；c 1 、c 2 为惯性系数；w(t)为根据迭代次数t变化的权重系数，w initial 为初始迭代时，w的取值；w end 为最后迭代时，w的取值；P je 为常规电站接入第j条母线时的额定出力；r 1 、r 2 为取值[0，1]的均匀分布的随机数；S416、判断当前迭代次数是否等于预设的最大迭代次数；S417、当所述当前的迭代次数小于所述最大迭代次数时，执行步骤S412，进入下一次迭代循环；S418、当所述当前的迭代次数等于所述最大迭代次数时，迭代停止，并输出种群的最终全局最优解，作为在相应的新能源电站出力场景下，局部电网的最小窝电量。
5.如权利要求4所述的局部电网机组窝电量评估计算方法，其特征在于，所述系统初始状态下的静态约束包括节点电压幅值约束、线路电流约束和变压器容量约束；所述系统N-1故障暂态稳定约束包括系统功角稳定约束、系统电压稳定约束、系统频率稳定约束和系统动稳约束；则，所述检验所述粒子是否满足所述约束条件，具体为：通过交流潮流计算分别检验所述粒子是否满足所述节点电压幅值约束、所述线路电流约束和所述变压器容量约束；通过暂态仿真分别检验所述粒子是否满足所述系统功角稳定约束、所述系统电压稳定约束、所述系统频率稳定约束和所述系统动稳约束。
6.如权利要求1-5任一项所述的局部电网机组窝电量评估计算方法，其特征在于，所述获取每一新能源电站出力的预测值和预测误差，并根据所述新能源电站出力的预测值和所述预测误差，获得每一新能源电站的出力区间，具体为：根据每一新能源电站的历史运行数据和系统的目标运行条件，获得每一新能源电站出力的预测值和预测误差；根据每一新能源电站出力的预测值和预测误差，并按照预设的置信度，获得每一新能源电站的出力区间。
7.一种局部电网机组窝电量评估计算装置，其特征在于，包括新能源电站出力区间模块、新能源电站出力场景模块、窝电量目标函数模块以及窝电量计算模块；所述新能源电站出力区间模块，用于获取每一新能源电站出力的预测值和预测误差，并根据所述新能源电站出力的预测值和所述预测误差，获得每一新能源电站的出力区间；其中，每一所述新能源电站分别接入不同的母线；所述新能源电站出力场景模块，用于从每一所述新能源电站的出力区间中均匀地选取若干个出力值，并对选取的所述出力值进行均匀设计，从而得到若干个新能源电站出力场景；所述窝电量目标函数模块，用于根据在每一个所述新能源电站出力场景下，常规电站接入每一母线时的实际出力以及常规电站接入每一母线时的额定出力，建立以最小窝电量为目标的窝电量目标函数；所述窝电量计算模块，用于根据所述窝电量目标函数以及与所述窝电量目标函数相应的约束条件，计算得到局部电网的窝电量；其中，所述约束条件包括系统初始状态下的静态约束和系统N-1故障暂态稳定约束。
8.一种局部电网机组窝电量评估计算装置，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的局部电网机组窝电量评估计算方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的局部电网机组窝电量评估计算方法。
