1.一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于包括如下步骤：构建代理求解器，在未发生拓扑变换的电力调度模型上训练代理求解器，得到电力调度初始模型；构建与所述初始模型一致的辅助求解器，将初始模型与辅助求解器采用残差耦合策略进行并联，得到完整的电力调度模型，微调过程仅更新辅助求解器的参数，冻结代理求解器的参数；对电网拓扑进行监测，并在拓扑变化时激活辅助求解器，辅助求解器和代理求解器进行并联输出，利用少量拓扑变化后的特定样本进行微调，得到更新后的电力调度模型；利用更新后的电力调度模型生成新拓扑下的电力调度解决方案。
2.根据权利要求1所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：所述代理求解器采用图神经网络架构，将电网建模为图结构，其中节点表示母线、边表示传输线路；输入包括负载需求、发电机容量和约束条件，输出为发电机的有功出力、无功出力、电压幅度和相位角决策变量；以最小化发电成本为目标，通过最优潮流计算，在物理约束和操作限界的可行域范围内，获取最优电力调度所需的图结构的节点、边和网络拓扑。
3.根据权利要求2所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：对于交流最优潮流计算，基于网络拓扑的二进制邻接矩阵、电压幅度向量、电导矩阵、电纳矩阵、电压相位角差矩阵，通过非线性方程，分别计算有功功率流和无功功率流，并根据发电机的有功功率、无功功率和负载的有功需求、无功需求，分别确定有功功率流和无功功率流的功率平衡约束；通过上下限约束发电机有功功率、无功功率、电压幅度向量，基于二进制邻接矩阵和视在功率上限约束视在功率，基于二进制邻接矩阵和电压与电流的相位差，约束电压相位角差矩阵。
4.根据权利要求2所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：对于直流最优潮流计算，基于网络拓扑的二进制邻接矩阵、电纳矩阵、电压相位角差矩阵，计算有功功率流，通过上下限约束有功功率，基于二进制邻接矩阵和电压与电流的相位差，约束电压相位角差矩阵。
5.根据权利要求2所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：代理求解器通过图神经网络学习输入特征与最优潮流计算解向量之间的映射关系，代理求解器通过编码、聚合和更新步骤显式融入拓扑信息，其中，两个相邻节点状态向量拼接后通过可训练网络进行编码，基于边连接与编码结果进行邻域信息的聚合，将节点状态向量与聚合结果拼接后通过另一可训练网络更新节点状态向量。
6.根据权利要求5所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：对于交流潮流，解向量包括发电机的最优有功功率、最优负载的有功功率、最优电压幅度向量、最优节点相位角向量。
7.根据权利要求5所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：对于直流潮流，解向量为发电机的最优有功功率。
8.根据权利要求1所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：通过奇异值加速器作为矩阵分解加速器，加速辅助求解器的权重矩阵参数更新，对少量参数进行调整；所述奇异值加速器，通过奇异值，将初始权重矩阵分解为左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵，将辅助权重矩阵的奇异值对角矩阵与初始权重矩阵的奇异值对角矩阵之差，与左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵的转置相乘，得到辅助权重矩阵，其中，仅训练最小一组奇异值以捕捉拓扑变化。
9.根据权利要求1所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：通过低秩加速器作为矩阵分解加速器，加速辅助求解器的权重矩阵参数更新，对少量参数进行调整；所述低秩加速器，将权重矩阵低秩分解为左矩阵和右矩阵，其中，仅训练最小的一组矩阵的秩。
10.根据权利要求1所述的一种适应拓扑变化的电力调度微调方法，其特征在于：量化电网拓扑变化程度，以触发辅助求解器的激活，使用包含电网输入和输出的小样本适应数据集，基于数据集的电网输入和辅助求解器参数得到电网预测输出，通过电网预测输出与数据集的电网输出构建损失函数，更新辅助求解器参数。
