1.一种储能电站在调频应用场景下的性能评价方法，其特征在于，包括：获取储能电站的监测数据和参与调频的电量数据；基于所述储能电站的监测数据和参与调频的电量数据与预先构建的评价指标体系进行相关性分析和归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标；基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分；基于所述综合评分评价所述储能电站在调频应用场景下的性能；其中，所述监测数据，包括：调频响应情况和PCS故障情况；所述评价指标体系的构建，包括：基于储能电站的调频特性确定调频精确度、调频相关性、调频响应时间、调频速率、储能电站SOC状态、储能电站PCS故障率的评价指标；并基于调频精确度、调频相关性、调频响应时间、调频速度、储能电站SOC状态和储能电站PCS故障率的计算式进行量化处理；所述基于所述储能电站的监测数据和参与调频的电量数据与预先构建的评价指标体系进行相关性分析和归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标，包括：基于所述储能电站的监测数据和参与调频的电量数据对经所述量化处理的评价指标进行相关系数、权重弱化因子、单项指标总调整因子和指标相关性调整因子的计算；对经相关性分析后的评价指标进行归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标；所述对经相关性分析后的评价指标进行归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标，包括：基于数据分布拟合的隶属度函数，对经相关性分析后的评价指标分为正指标、逆指标和区间型指标；基于数据分布拟合的隶属度函数，对各分类的评价指标选择隶属函数类型进行同趋化；基于各分类的评价指标选择的隶属函数类型，进行统一评分标准；其中，所述正指标包括：调频精确度、调频相关性、调频速率和调频响应时间；所述逆指标包括：储能电站PCS故障率；所述区间型指标包括：储能电站SOC状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调频速度的计算式如下所示：式中， 为调频速度， 、 分别为响应前后储能电站出力， 、 分别开始时间、结束时间。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调频精确度的计算式如下式所示：式中， 为调频需求量与调频里程之间的差值， 、 分别为 时刻的调频里程和调频需求量， 为一个调度周期内调频需求量的均值， 为一个调度周期内的调频信号个数；所述调频相关性的计算式如下式所示：式中， 为调频信号与响应值之间的相关程度， 为 时刻的调频里程， 为储能电站响应延迟时间；所述调频响应时间的计算式如下式所示：式子， 为储能电站响应滞后于调频信号的时间， 指一个调度周期内调频资源的最大响应时间；所述储能电站SOC状态的计算式如下所示：式中， 为储能电站SOC状态， 为储能电站的剩余电量， 为储能电站的最大电量；所述储能电站PCS故障率的计算式如下所示：式中， 为储能电站PCS故障率。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对经所述量化处理的评价指标进行相关系数、权重弱化因子、单项指标总调整因子和指标相关性调整因子的计算，包括：采用Pearson相关系数，确定指标间的相关系数；基于相关系数的计算，对每项指标权重进行弱化，计算指标间的权重弱化因子；基于指标间的权重弱化因子，计算单项指标总调整因子；基于所述单项指标总调整因子，计算指标相关性调整因子。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据分布拟合的隶属度函数，对各分类的评价指标选择隶属函数类型进行同趋化，包括：对于正指标，采用戎上型的隶属函数；对于逆指标，采用戎下型的隶属函数；对于区间型指标，采用中间型的隶属度函数。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分，包括：基于数据驱动的权重优化方法，对基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分，采用熵权法和变异系数法设置客观权重；根据所述正指标、逆指标和区间型指标和所述权重得到综合评分。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于数据驱动的权重优化方法，对基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分，采用熵权法和变异系数法设置客观权重，包括：基于熵权法和变异系数法，考虑所述正指标、逆指标和区间型指标的信息量和数据分布，求得初始客观权重；基于所述初始客观权重和所述相关性调整因子，得到综合权重。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述综合评分的计算式如下：式中， 为第 个储能电站的评分， 第i个指标的量化结果， 为储能电站的总个数， 为综合权重系数。
9.一种储能电站在调频应用场景下的性能评价系统，用于如权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，包括：获取模块、处理模块、评分模块和评价模块；所述获取模块，用于获取储能电站的监测数据和参与调频的电量数据；所述处理模块，基于所述储能电站的监测数据和参与调频的电量数据与预先构建的评价指标体系进行相关性分析和归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标；所述评分模块，用于基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分；所述评价模块，用于基于所述综合评分评价所述储能电站在调频应用场景下的性能；其中，所述监测数据，包括：调频响应情况和PCS故障情况；包括：指标子模块和量化子模块；所述指标子模块，用于基于储能电站的调频特性确定调频精确度、调频相关性、调频响应时间、调频速率、储能电站SOC状态、储能电站PCS故障率的评价指标；所述量化子模块，基于调频精确度、调频相关性、调频响应时间、调频速度、储能电站SOC状态和储能电站PCS故障率的计算式进行量化处理。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述处理模块，还包括：分析子模块和归一化子模块；所述分析子模块，基于所述储能电站的监测数据和参与调频的电量数据对经所述量化处理的评价指标进行相关系数、权重弱化因子、单项指标总调整因子和指标相关性调整因子的计算；所述归一化子模块，用于对经相关性分析后的评价指标进行归一化处理得到正指标、逆指标和区间型指标。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述评分模块，包括：权重设置子模块和综合评分子模块；所述权重设置子模块，用于基于数据驱动的权重优化方法，对基于数据驱动的权重优化方法，对所述正指标、逆指标和区间型指标设置权重得到综合评分，采用熵权法和变异系数法设置客观权重；所述综合评分子模块，用于根据所述正指标、逆指标和区间型指标和所述权重得到综合评分。
