1.一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据停电时刻配电网的拓扑结构获取分布式电源的可用出力，并根据节点接入负荷量、节点负荷重要度及线路恢复代价获取线路重要度；S2、采用灰色多属性决策方法对分布式电源进行黑启动能力评估，选择具备自启动能力和调压调频能力的电源作为黑启动电源；S3、构建配电网系统分区优化模型，系统各节点分区优化的目标设定为最小化配电网各分区的恢复时间差和整体系统恢复代价，采用遗传算法随机生成染色体代表各节点的所属分区，保证每个分区至少包含一个黑启动电源；S4、构建分区内负荷恢复优化模型，分区内各负荷恢复方案优化的目标设定为最大化重要负荷恢复容量和最小化分区内系统恢复代价，基于随机生成的配电网分区方案，采用遗传算法随机生成染色体代表分区内各节点负荷是否恢复，并采用最短路径算法为待恢复负荷搜索恢复路径，得到当前分区下最优负荷恢复方案；S5、通过考虑配电网分区和分区内负荷恢复统一优化，选择全局最优的分区方案与负荷恢复方案，实现各分区负荷并行恢复。
2.根据权利要求1所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S1中，线路恢复代价的计算式为：Q l ＝α l (c l +s l )其中，Q l 为线路l的恢复代价，c l 为线路l的充电无功值，α l 表示线路l是否恢复，取值为0时表示线路l未恢复，取值为1时表示线路l已恢复，s l 为线路l开关操作次数；线路重要度的计算式为：其中，W l 为线路l的线路重要度， 和 分别为线路l两端节点i和节点j处负荷大小，且i、j∈[1，2，…，N]，N为配电网中节点总数，λ为负荷的重要度系数，并且一级、二级和三级负荷的负荷重要度系数λ分别为1、10和100。
3.根据权利要求1所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S2中，分布式电源黑启动能力的评估指标具体为分布式电源的黑启动特性，包括可用出力、启动时间、调频调压能力和升负荷速度。
4.根据权利要求1所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S2中，采用灰色多属性决策方法对分布式电源进行黑启动能力评估包括以下具体步骤：S21、根据属性类型确定效果测度θ xy 的取值，则有：效益型属性： 成本型属性： 适中型属性：其中，μ xy 为方案Y y 在属性X x 下的评估结果，θ x ′为属性X x 下的特定评估结果期望；S22、根据效果测度θ xy 构建决策矩阵H＝[θ xy ] n×m ，其中，决策矩阵H为包含n个属性和m个备选方案的决策组合建立决策矩阵：S23、获取决策评分 其中，ω Hx 为各属性权重，且所有ω Hx 相加为1，G y 表示在方案Y y 下决策评分。
5.根据权利要求2所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S3中，配电网系统分区优化模型的目标函数的表达式为：其中， ψD 为分区总数，t d 为分区d的恢复时间， 为所有分区的平均恢复时间， ψdl 为分区d中的恢复线路总数， 表示整体系统恢复代价。
6.根据权利要求5所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S3中，利用遗传算法随机生成染色体代表各节点的所属分区具体为：对于遗传算法中的染色体采用整数编码的方式构建，根据配电网系统中黑启动电源的个数确定总分区个数，即编码范围，对系统的所有节点进行编码，每个节点的编码数表示节点的分区数，染色体长度表示系统中节点总数，则染色体表示为：Chrom＝[x 1 ，x 2 ，…，x N ]其中，x N 表示第N个节点所属分区。
7.根据权利要求3所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S4中，分区内负荷恢复优化模型的目标函数的表达式为：其中，ψ load 为分区系统中所有负荷总数，系数α Li 表示节点i处负荷是否恢复，λ i 为节点i的负荷重要度系数，P Li 为节点i处负荷大小， 为分区内系统恢复代价。
8.根据权利要求7所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S4中，采用遗传算法随机生成染色体代表分区内各节点负荷是否恢复具体为：对于遗传算法中的染色体采用整数编码方式构建，根据配电网分区中负荷节点个数确定染色体长度，对分区系统中所有节点进行编码，编码范围为0或1，即每个节点的编码数表示该节点处的负荷是否恢复，0代表该节点未恢复，1表示该节点负荷已恢复，则染色体表示为：Chrom＝[y 1 ，y 2 ，…，y M ]其中，y M 表示分区系统中节点M处负荷恢复状态。
9.根据权利要求8所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的步骤S4中，对遗传算法获取的分区内待恢复负荷节点，采用Dijkstra算法按分区分别对待恢复负荷节点搜寻距离黑启动电源最短路径，通过Dijkstra算法求取从每个顶点到其他顶点的最短路径，对于已恢复线路设置更大的线路重要度以优先选择，则恢复负荷节点M的最短路径表示为：其中，ψ Ml 为恢复负荷节点M途径线路总数。
10.根据权利要求5或7所述的一种适用于配网黑启动的负荷自恢复优化方法，其特征在于，所述的配电网系统分区优化模型以及分区内负荷恢复优化模型的目标函数的约束包括：分布式电源出力约束：其中，P Gk 为第k个分布式电源的有功出力，Q Gk 为第k个分布式电源的无功出力，ψ k 为配电网中所有分布式电源的集合；功率平衡约束：其中，α Gk 表示第k个电源是否已启动，取值为0表示电源未启动，取值为1表示电源已启动；节点电压约束：V i min ≤V i ≤V i max i∈ψ load其中，V i 为配电网中负荷节点i的电压值，V i max 、V i min 分别为电压的最大值和最小值；线路潮流约束：其中，P Ll 为线路l中传输的有功功率，ψ L 表示配电网中所有线路l所构成的集合， 为传输的有功功率最大值。
