1.一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，它包括下列步骤：S1：对多站融合系统各个组成元素进行分类，分为碳排放源和减碳手段两类；S2：设定多站融合低碳运行目标；S3：采集汇总多站融合系统的运行数据和其他相关数据，滚动积累历史数据库；S4：设定多站融合系统低碳运行约束条件函数，并利用相关数据将约束条件数据化，形成约束域；S5：根据对历史数据库进行挖掘分析，对负荷、可再生能源发电量进行预测，得到对应的负荷预测曲线和新能源发电量预测曲线；S6：构建多站融合系统低碳运行策略模型；S7：根据步骤S2、S3、S4、S5得到的多站融合系统低碳运行目标、相关数据、约束函数以及预测曲线对步骤S6的模型进行优化求解，得到优化的低碳运行日间策略。
2.根据权利要求1所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S1中，所述碳排放源为包括数据中心站、5g基站、站用电、电制热系统、电制冷系统以及电动汽车充电站在内的负荷类设备；所述减碳手段为包括燃气三联供、电池储能站、储冷装置、储热装置以及可再生能源发电站在内的可调节资源。
3.根据权利要求1或2所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S2中，设定多站融合低碳运行目标：S2.1：根据步骤S1所述的碳排放源的能源消耗情况计算其等效的碳排放量，作为碳排放基准值；S2.2：利用步骤S1中的减碳手段减少多站融合系统的碳排放量，将减碳量与碳排放基准值的比值不低于设定值设为多站融合系统低碳运营目标。
4.根据权利要求1所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S3中，采集汇总的多站融合系统的运行数据包括但不限于：数据中心各个节点的用能监测数据、5g基站用电数据、电制热系统运行数据、电制冷系统运行数据、负荷的用能监测数据、燃气三联供系统的运行数据、电池储能站的运行数据、储冷装置的运行数据、储热装置运行数据以及可再生能源发电站的发电数据；其他数据包括但不限于风力、温度以及光照数据。
5.根据权利要求1或4所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S4中的约束条件包括经济约束、功率约束、减碳能力约束和系统安全稳定约束。
6.根据权利要求5所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的经济约束表示为：式中，PRF(x)为变量x下对应的运营收益，PRF a-thr 为多站融合系统运营收益的指标阈值，COS(x)为变量x下对应的运行费用，COS a-thr 为多站融合系统运行费用的指标阈值，x为变量；所述的功率约束表示为：∑P in&p (x)(t)-∑P out&c (x)(t)-∑P l (x)(t)＝0式中，P in&p (x)(t)为某一时刻在变量x下的输入功率与可再生能源发电功率的总和、∑P out&c (x)(t)为某一时刻在变量x下的输出功率与消耗功率的总和，P l (x)(t)为某一时刻在变量x下的功率损失；所述的减碳能力约束表示为：式中， 分别为第i个可控系统在时段t的可控系数和功率， 分别为第i个可控系统容量上、下限， 分别为第i个可控系统的上、下爬坡速率；所述的系统安全稳定约束表示为：式中， 为数据中心ups所需备用电池能量的最小值， 为储能电池最小荷电状态下的可用能量，T idc 、T idc,B 、ΔT分别为数据中心机房任意时刻的温度、基准温度和允许区间量，P(x risk )为某类风险的发生概率值，P thr (x risk )为某类风险发生的概率阈值。
7.根据权利要求1或2所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S5中，对负荷、可再生能源发电量进行预测：采用改进的经验模态分解方法对负荷、可再生能源发电量进行预测，具体为：式中，Dat s (t)为t时段历史数据序列，Dat s-pv (t)为t时段的上、下极值点的均值序列，将原数据序列与平均包络线相减，得到新的数据序列Dat s1 (t)，通常，需要多次重复上述过程，直到所得到的数据序列是一个本征模函数分量IMF sk1 (t)为止；将原始数据序列减去IMF sk1 (t)后，重复上述插值过程，反复迭代后，直到得到不能够再被分解的差值数据序列，此时的序列即可代表预测曲线的均值或范围。
8.根据权利要求1所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S6中，构建的多站融合系统低碳运行策略模型是将约束条件、运行目标、预测结果结合起来的数学模型，并通过鲁棒优化的方法将其变得易于求解，具体为：鲁棒优化后为：式中，F er (δ,t)、F it (δ,t)分别为可再生能源出力和负荷预测误差对应的最劣化逆累积分布函数，δ为可接受概率，α为可接受的范围，f_IESIMSF为优化计算的结果。
9.根据权利要求1所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S7中，策略求解方法采用粒子群算法，具体为：式中，v ij 、x ij 分别为第i个变量在第j维方向的搜索速度与位置；c 1 、c 2 为加速常数，取值为非负数；P ij 为第i个变量在第j维方向的局部最优位置；P Gj 为全局最优解在第j维方向位置；rand为[0,1]间的随机数。
10.根据权利要求1或9所述的一种多站融合系统低碳运行方法，其特征在于，所述的步骤S7中，具体的求解流程为：S7.1：输入多站融合系统相关参数，包括目标函数和约束函数相关的参数和系统参数，输入负荷和可再生能源出力预测曲线；S7.2：设定模型目标容忍系数σ、可接受概率δ，在随机变量预测值的基础上设定最优解f 0 ；S7.3：输入约束条件，初始化粒子群的包括速度、位置、个体最优值和群体最优值在内的参数，设置当前迭代次数开始粒子群迭代，k＝0，k表示迭代次数；S7.4：计算策略变量适应值，得到策略变量、种群的最优值和最优位置；S7.5：更新策略变量的位置和速度，更新迭代次数k＝k+1；S7.6：重复S7.4、S7.5，迭代至满足迭代终止条件。
