1.一种基于多源异构虚拟负荷的优化调控方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集电网内多个负荷节点的负荷数据，并获得每个负荷节点的负荷设备参数信息；所述负荷设备参数信息包括该节点的负荷的可控裕度；根据所述负荷设备参数信息，建立每个负荷节点的等效模型；根据所述每个负荷节点的等效模型，通过预设规则，生成虚拟负荷聚合模型；根据所述虚拟负荷聚合模型以及实时采集的对应多个负荷节点的负荷数据，计算获得虚拟负荷聚合结果；根据所述虚拟负荷聚合结果以及预设的约束条件，通过动态优化算法，计算获得最优聚合方式，并根据所述最优聚合方式生成优化调控策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在实时采集电网内多个节点的负荷数据后，所述方法还包括：对采集缺失的负荷数据种类进行自适应补缺；根据每种数据预设的数据阈值挑选出异常数据，根据预设的校正方法对所述异常数据进行校正；获得多个负荷节点修正后的负荷数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据所述负荷设备参数信息是否完整，将所述负荷设备参数信息对应的节点区分为完备负荷节点以及不完备负荷节点；根据预设的建模方法以及所述完备负荷节点生成精细模型；根据预设的建模方法以及所述不完备负荷节点生成外推模型；将所述外推模型以及所述精细模型以及预设的权值，通过神经网络算法生成虚拟负荷聚合模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：根据完备负荷节点的精细模型以及负荷节点分类结果，确定对应所述每一个不完备负荷节点的属性类似完备负荷节点；通过所述属性类似的完备负荷节点的对应信息，将所述不完备负荷节点的不完备信息补全，获得多个补全负荷节点；根据多个补全负荷节点，通过模糊神经网络算法生成外推模型。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：根据各个完备负荷节点的预设权值以及模糊神经网络算法和主成分分析方法，计算获得完备负荷节点的加权聚合结果；根据所述加权聚合结果通过模糊神经网络算法，生成完备负荷节点的精细模型；根据所述加权聚合结果对所述虚拟负荷聚合模型进行修正。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述预设的约束条件包括以虚拟负荷均值最小以及虚拟负荷曲线波动最小作为双优化目标，以电网稳定运行的网络安全性作为约束。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在根据所述最优聚合方式生成优化调控策略后，所述方法还包括：协调分析多个区域电网的负荷节点负荷数据以及优化调控策略，生成针对每个区域电网的调控指令，并下发至对应的区域电网进行优化调控。
8.一种基于多源异构虚拟负荷的优化调控平台系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集单元，所述数据采集单元用于实时采集电网内多个负荷节点的负荷数据，并获得每个负荷节点的负荷设备参数信息；所述负荷设备参数信息包括该节点的负荷的可控裕度；等效建模单元，所述等效建模单元用于根据所述负荷设备参数信息，建立每个负荷节点的等效模型；所述等效建模单元用于根据所述每个负荷节点的等效模型，通过预设规则，生成虚拟负荷聚合模型；调控生成单元，所述调控生成单元用于根据所述虚拟负荷聚合模型以及实时采集的对应多个负荷节点的负荷数据，计算获得虚拟负荷聚合结果；所述调控生成单元用于根据所述虚拟负荷聚合结果以及预设的约束条件，通过动态优化算法，计算获得最优聚合方式，并根据所述最优聚合方式生成优化调控策略。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述数据采集单元用于对采集缺失的负荷数据种类进行自适应补缺，并根据每种数据预设的数据阈值挑选出异常数据；所述数据采集单元用于根据预设的校正方法对所述异常数据进行校正；获得多个负荷节点修正后的负荷数据。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述等效建模单元用于根据所述负荷设备参数信息是否完整，将所述负荷设备参数信息对应的节点区分为完备负荷节点以及不完备负荷节点；所述等效建模单元用于根据预设的建模方法以及所述完备负荷节点生成精细模型；所述等效建模单元用于根据预设的建模方法以及所述不完备负荷节点生成外推模型；所述等效建模单元用于将所述外推模型以及所述精细模型以及预设的权值，通过神经网络算法生成虚拟负荷聚合模型。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于：所述等效建模单元用于根据完备负荷节点的精细模型以及负荷节点分类结果，确定对应所述每一个不完备负荷节点的属性类似完备负荷节点；所述等效建模单元用于通过所述属性类似的完备负荷节点的对应信息，将所述不完备负荷节点的不完备信息补全，获得多个补全负荷节点；所述等效建模单元用于根据多个补全负荷节点，通过模糊神经网络算法生成外推模型。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于：所述等效建模单元用于根据各个完备负荷节点的预设权值以及模糊神经网络算法和主成分分析方法，计算获得完备负荷节点的加权聚合结果；所述等效建模单元用于根据所述加权聚合结果通过模糊神经网络算法，生成完备负荷节点的精细模型；所述等效建模单元用于根据所述加权聚合结果对所述虚拟负荷聚合模型进行修正。
13.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述调控生成单元的预设的约束条件包括以虚拟负荷均值最小以及虚拟负荷曲线波动最小作为双优化目标，以电网稳定运行的网络安全性作为约束。
14.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括全网调度单元；所述全网调度单元用于协调分析多个区域电网的负荷节点负荷数据以及优化调控策略，生成针对每个区域电网的调控指令，并下发至对应的区域电网进行优化调控。
