1.一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A、针对用户侧多种资源的不确定性，采用鲁棒优化的盒式不确定集对风机出力、光伏出力、负荷功率的不确定性进行建模；B、以适应用户侧多种资源的不确定性为目标，以分布式电源的接入位置、安装数量以及新建网架结构为投资决策内容，建立考虑规划方案的全寿命周期投资成本和运行成本的双层配电网规划模型，其中，规划层目标函数为总建设成本和运行成本最低，运行层目标函数为确定规划方案下的运行成本最低；C、采用极限场景法处理双层配电网规划模型的不确定性因素，提出一种基于极限场景法的配电网二阶段鲁棒规划方法；第一阶段是规划建设阶段，确定分布式电源的接入位置和安装数量，以及线路的新建位置；第二阶段是运行阶段，在第一阶段规划方案下，模拟各极限场景下配电网的运行状况，针对其中最恶劣的场景进行优化；D、通过基于极限场景法的改进C&CG算法将二阶段鲁棒规划问题拆分成为主子问题迭代求解，主问题求解单个极限场景下的最优规划方案，并将其传给子问题，子问题则是通过极限场景法寻找在当前规划方案下的最恶劣的场景，通过添加最恶劣场景的相关运行约束条件到主问题，影响主问题决策，最后通过主子问题迭代求得鲁棒规划问题最优解。
2.根据权利要求1所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤A中，风机出力、光伏出力、负荷功率的不确定性表示为：其中， 分别为风机出力数据、光伏出力数据、负荷功率需求； 分别为风机出力、光伏出力、负荷功率的预测出力；β 1 、β 2 、β 3 分别为风机出力、光伏出力、负荷功率可能偏移预测值的最大范围。
3.根据权利要求2所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤B中，双层配电网规划模型用数学模型表述为：其中，C INV 为投资成本；C OPE 为运行成本；G(·)、H(·)为规划层约束条件；g(·)、f(·)为运行层约束条件；x inv 为建设变量，决定线路和分布式电源的投建；x ope 为运行变量，包括线路功率与节点电压；ξ为风机、光伏、负荷的不确定性参数，主要集中在运行层。
4.根据权利要求3所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤B中，规划层目标函数为min F＝C INV +C OPE ，具体为：C INV ＝C WTG +C PVG +C LINE其中，下标j表示节点编号；下标ij表示节点i和节点j之间的线路；C LINE 、C WTG 、C PVG 分别为折算到每年的线路、风机、光伏的总建设成本；Z为通货膨胀率；Y LINE 、Y WTG 、Y PVG 分别为线路、风机、光伏的使用寿命； 为每公里线路的建设成本；c WTG 、c PVG 分别为风机、光伏的单台建设成本；L ij 为各条备选线路的长度；Ω LINE 、Ω WTG 、Ω PVG 分别为待建线路候选集合、待建风机候选节点集合、待建光伏候选节点集合； 为0-1变量，决定线路、风机、光伏是否投建，对于已建设的线路， 为1；其中，T为一天运行的时段数；Δt为每个时段的时间； 为t时段向主网购电的电价；c loss 、c LS 、c LW 、c LPV 分别为单位网损成本、失负荷成本、弃风成本、弃光成本； 分别为主网出力、失负荷功率、风机出力数据、风机实际出力、光伏出力数据、光伏实际出力；I ij，t 为线路电流；r ij 为线路电组；Ω TR 为变压器节点的集合；E line 为配电网所有已投建和待投建的线路集合；Ω ENS 为所有负荷节点的集合；运行层目标函数为：min f＝C OPE 。
5.根据权利要求4所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤B中，规划层约束条件包括设备投资建设约束、网络辐射状约束和网络连通性约束；假设配电网规划中规定接入风机和光伏的最大数目，新建线路的数目也已确定，则设备投资建设约束具体为：其中，N WTG 为新建风机的最大台数；N PVG 为新建光伏的最大台数；N LINE 为预计新建线路的数目；为保证所规划电网各个节点的连通性，且不出现“环岛”运行的情况，需要将所规划配网的拓扑结构进行连通性检验以及辐射状检验。
6.根据权利要求4所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤B中，运行层约束条件包括节点功率平衡约束、线路电压平衡约束、线路容量约束、变压器容量约束、安全约束、分布式电源出力约束和失负荷约束；为消除交流潮流中的非线性项，对电流I ij，t 和电压U j，t 通过变量替换以及二阶锥松弛，从而将交流潮流中的非线性约束转化为二阶锥约束：其中， 为线路ij电流值的平方； 为节点j电压值的平方；则运行层约束条件为：节点功率平衡约束：其中，δ(j)为以节点j为首端的线路集合；k为线路jk的末端节点；π(j)为以节点j为末端的线路集合；Ω F 为负荷节点的集合；P jk，t 为线路jk在t时刻传输的有功功率；Q jk，t 为线路jk在t时刻传输的无功功率；P ij，t 、Q ij，t 分别为线路ij在t时刻传输的有功功率和无功功率； 分别为节点j的有功负荷需求和无功负荷需求；x ij 为线路ij的电抗值； 分别为主网无功功率、风机无功出力、光伏无功出力、失负荷无功功率； 为节点i电压值的平方；线路电压平衡约束：其中，M为一个足够大的正实数；E line 为配电网所有已投建和待投建的线路集合；线路容量约束：其中， 为线路最大载流量；变压器容量约束：其中， 分别为变压器最小有功、无功出力阈值； 分别为变压器最大有功、无功出力阈值；安全约束：其中， 为节点电压最小值； 为节点电压最大值； 为线路电流最大值；分布式电源出力约束：失负荷约束：其中， 为节点j的最大失负荷百分比； 为负荷功率因数。
7.根据权利要求4所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤C中，配电网二阶段鲁棒规划的具体数学模型为：Dx≤dEx＝e其中，x为线路、风机以及光伏的建设变量；下标S表示极限场景编号；N s 表示极限场景的个数；ξ s 表示极限场景S下风机出力、光伏出力、负荷功率的取值；y s 表示极限场景下线路功率、电压运行决策变量；Ax为建设成本；By s +Cξ s 为极限场景S下的运行成本；A、B、C、D、E、F、G、H、L、M、d、e、f、g、h为系数矩阵。
8.根据权利要求7所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤D中，主问题的数学模型为：Dx≤dEx＝e其中，x为线路、风机以及光伏的建设变量；η为配电网的实际运行成本；n为C&CG算法的迭代次数；k m 为第m次迭代时选取的极限场景编号； 为极限场景k m 下的运行决策变量； 为极限场景k m 下风机出力、光伏出力、负荷功率的不确定变量的取值。
9.根据权利要求8所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤D中，子问题的数学模型为：其中， 为第n次迭代时主问题建设规划最优解。
10.根据权利要求9所述的一种考虑用户侧多种资源接入的电网多层规划方法，其特征在于：步骤D中，基于极限场景法的改进C&CG算法具体流程如下：(1)设定下界LB＝-∞，上界UB＝+∞，算法迭代次数n＝1；(2)求解主问题，得到建设规划最优解 以及该场景下的运行成本 并更新下界值 (3)固定建设规划最优解 求解子问题，得到所有极限场景下子问题 若所有极限场景下子问题均有解，则寻找所有场景下可行解的最大值 得到该极限场景编号S，并更新上界值 若在极限场景S下子问题无可行解，则当前最恶劣极限场景为S；(4)如果UB-LB＜ε，ε为给定的收敛精度，则迭代结束，得到当前建设规划最优解 否则，更新当前规划条件下的最恶劣极限场景S，将该场景对应的约束条件添加到主问题；(5)n＝n+1，返回步骤(2)。
