1.一种基于PIES设备容量配置降低园区负荷风险的方法，其特征在于，所述方法包括：建立能源价格场景生成模型，具体建模步骤为基于Copula函数和DCC模型对天然气价格与电力价格进行季节性联合概率分布建模，然后利用蒙特卡洛抽样生成能源价格场景；根据建立好的能源价格场景生成模型，将生成的能源价格场景带入进PIES设备容量配置模型中，建立基于CVaR的PIES规避风险控制模型；利用MATLAB中Linprog函数调用单纯形算法对PIES规避风险控制模型进行求解，得到在不同置信水平下的PIES设备容量配置方案；所述基于Copula函数和DCC模型的天然气价格与电力价格进行季节性联合概率分布建模为：选择二元t-Copula函数作为连接函数： ；式中， 表示在季节w天然气价格与电力价格间的相关系数； 表示自由度； 和 表示在季节w二元积分运算的辅助变量； 表示自由度为 的t分布的逆运算； 和 为随机变量； ；其中， ； ； ；式中， 表示在季节w天然气价格与电力价格间的协方差； 和 分别表示在季节w天然气价格与电力价格的自协方差；W为季节周期的总数量； 和 分别表示在季节w天然气价格与电力价格的预测误差； 和 分别表示待估计的回归系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于PIES设备容量配置降低园区负荷风险的方法，其特征在于，所述基于CVaR的PIES规避风险控制模型为： ；式中， 表示在置信水平 下总成本的风险值； 表示在场景s下的总成本； 表示场景s出现的概率；S为联合价格场景集。
3.根据权利要求1所述的一种基于PIES设备容量配置降低园区负荷风险的方法，其特征在于，所述基于CVaR的PIES规避风险控制模型的运行约束条件为：设备i的输出功率的上下限约束和第j种能量的功率平衡约束： ； ；式中， 表示在s场景下w季节t时刻输入进第i个设备的第j种能量； 表示在w季节t时刻第j种能量的对应的负荷需求， 表示在s场景下第i个设备在w季节t时刻的输出功率， 表示第i个设备的配置容量； 表示第i个设备的能量转换效率。
