1.一种基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统，其特征在于，包括：数据采集层，其包括数据采集模块和智能远控开关，数据采集模块用于采集分布式光伏数据并经智能远控开关传送至数据传输层；数据传输层，其用于按照预设优先级来筛选与当前网络环境相匹配的通信方式进行数据传输；群调平台，其用于基于分布式光伏数据进行光伏组件倾角计算、光伏系统运行状态预警及功率预测，并经数据传输层向分布式光伏系统下发相应的光伏组件倾角调整命令、状态预警提示或分布式光伏系统运行模式调控命令；在群调平台中采用支持信号转换和优化计算的功率预测方法来预测分布式光伏未来的发电功率，以调控分布式光伏的运行模式；支持信号转换和优化计算的功率预测方法的步骤为：步骤1：建立样本数据集：根据实时数据建立样本数据集为 状态空间为S＝{s 0 ,s 1 ,…,s m }，样本数据集中a i 代表输入向量，且a i ∈R n ；b i 为输入向量a i 相对应的输出，b i ∈R，m代表样本容量；根据公式 对样本数据进行处理，其中，a i '为处理后的数据；a i 为样本的数据；a max 、a min 为样本数据的最大值和最小值；步骤2：构建状态转移矩阵：将样本数据进行状态转移，a i 在时刻m的状态转移矩阵为：P{a m+1 ＝s n+1 |a m ＝s n }＝P{a m+1 ＝j|a m ＝i}＝p ij (n),(i,j∈S)，该矩阵应满足p ij (n)∈[0,1],i,j∈S和 步骤3：信号转换：将太阳能发电量转换成基础信号u(t)，先对信号u(t)进行Hilben变换，公式为 其中ρ表示的是敏感系数；再进行拉格朗日变换；引入拉格朗日函数L，可得公式： 其中，v为迭代系数，σ表示偏置值，e i 表示误差值，α i 是拉格朗日乘子；步骤4：优化计算，为进一步优化预测方法，需进行调整迭代系数：首先对δ i 进行优化； 其中θ表示为状态函数， 再对权值系数η i 进行优化计算；通过 计算权值系数，式中，K i 表示的是气象参数的熵，ε为关联系数， x i 表示的是阈值， 可得 其中，ε i ∈[0,1]，且 最终迭代系数 其中，E为输出误差， Z i 为输出量；f(a i )为激励函数， δ i 为误差函数，η i 为权值系数；步骤5：预测公式，最终得到预测公式为： 利用该公式计算光伏发电的功率；步骤6：预测计算：利用支持信号转换和优化计算的预测方法预测k时刻的光伏并网发电量；步骤7：与实际数据对比，计算误差指标并进行误差分析。
2.如权利要求1所述的基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统，其特征在于，在数据传输层中内嵌有LORA、RS485、HPLC这三种通信方式，其中，LORA通信方式的优先级最高。
3.如权利要求2所述的基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统，其特征在于，在数据传输层中采用LORA通信方式时，采用基于概率算子q 0 的数据传输方法。
4.如权利要求1所述的基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统，其特征在于，在群调平台中，接收分布式光伏数据之后，还进行统一定义与封装。
5.如权利要求1所述的基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统，其特征在于，在群调平台中，根据太阳高度角与光伏组件倾角互余的关系求出光伏组件倾角值。
6.如权利要求1所述的基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统，其特征在于，分布式光伏的运行模式包括并网运行模式和脱网运行模式。
7.一种采用如权利要求1-6中任一项所述的基于智能远控开关的分布式光伏群控群调系统的群控群调方法，其特征在于，包括：采集分布式光伏数据并经智能远控开关上传所采集的数据；按照预设优先级来筛选与当前网络环境相匹配的通信方式进行数据传输；基于接收的分布式光伏数据进行光伏组件倾角计算、光伏系统运行状态预警及功率预测，并经数据传输层向分布式光伏系统下发相应的光伏组件倾角调整命令、状态预警提示或分布式光伏系统运行模式调控命令；采用支持信号转换和优化计算的功率预测方法来预测分布式光伏未来的发电功率，以调控分布式光伏的运行模式；支持信号转换和优化计算的功率预测方法的步骤为：步骤1：建立样本数据集：根据实时数据建立样本数据集为 状态空间为S＝{s 0 ,s 1 ,…,s m }，样本数据集中a i 代表输入向量，且a i ∈R n ；b i 为输入向量a i 相对应的输出，b i ∈R，m代表样本容量；根据公式 对样本数据进行处理，其中，a' i 为处理后的数据；a i 为样本的数据；a max 、a min 为样本数据的最大值和最小值；步骤2：构建状态转移矩阵：将样本数据进行状态转移，a i 在时刻m的状态转移矩阵为：P{a m+1 ＝s n+1 |a m ＝s n }＝P{a m+1 ＝j|a m ＝i}＝p ij (n),(i,j∈S)，该矩阵应满足p ij (n)∈[0,1],i,j∈S和 步骤3：信号转换：将太阳能发电量转换成基础信号u(t)，先对信号u(t)进行Hilben变换，公式为 其中ρ表示的是敏感系数；再进行拉格朗日变换；引入拉格朗日函数L，可得公式： 其中，v为迭代系数，σ表示偏置值，e i 表示误差值，α i 是拉格朗日乘子；步骤4：优化计算，为进一步优化预测方法，需进行调整迭代系数：首先对δ i 进行优化； 其中θ表示为状态函数， 再对权值系数η i 进行优化计算；通过 计算权值系数，式中，K i 表示的是气象参数的熵，ε为关联系数， x i 表示的是阈值， 可得 其中，ε i ∈[0,1]，且 最终迭代系数 其中，E为输出误差， Z i 为输出量；f(a i )为激励函数， δ i 为误差函数，η i 为权值系数；步骤5：预测公式，最终得到预测公式为： 利用该公式计算光伏发电的功率；步骤6：预测计算：利用支持信号转换和优化计算的预测方法预测k时刻的光伏并网发电量；步骤7：与实际数据对比，计算误差指标并进行误差分析。
