1.基于多代理技术的虚拟电厂供电侧和需求侧优化调度建模方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：建立采用多代理MAS控制方式的虚拟电厂优化调度模型：所述虚拟电厂优化调度模型包括供电侧Agent、需求侧Agent、电网Agent；

所述供电侧Agent包含风电、光伏、火电；供电侧Agent根据风速、光照强度及时长、检修、备用情况分别预测次日各电源的出力并进行调整；

所述需求侧Agent包含柔性负荷、可充放电电动汽车；

步骤2：建立虚拟电厂的目标函数：

以虚拟电厂总发电成本和基于激励的需求响应成本最小、虚拟电厂售电收益和环境收益最大为目标，建立如下多目标优化函数：式中，F为虚拟电厂运行净利润，F1为虚拟电厂售电收益，F2为虚拟电厂环境收益，F3为发电成本，F4为基于激励的需求响应成本，T为一个调度周期时段数；

虚拟电厂售电收益包括：

用户缴费产生的收益和虚拟电厂与大电网发生交易所产生的收益：F1(t)＝cgrid(t)·Pgrid(t)+csell(t)·[Pload(t)-PL(t)+PI(t)-Pcar(t)]        (2)式中，Pgrid(t)表示虚拟电厂与电网的交互功率；cgrid(t)表示t时段虚拟电厂与电网电能交易价格；csell(t)为虚拟电厂向电网及用户的售电价格；cbuy(t)为虚拟电厂向电网购电价格；当Pgrid(t)≥0时，取分时购电价格，当Pgrid(t)<0，取分时售电价格；Pload(t)为虚拟电厂在t时段的原负荷；PL(t)、PI(t)分别为应用需求响应方法后削减的负荷和转移的负荷；

Pcar(t)为电动汽车充放电总功率；

虚拟电厂环境收益：

F2(t)＝CWTPWT(t)+CPVPPV(t)+Cpeak(PI(t)+PL(t)+|Pcar(t)|)                 (4)式中，cWT、cPV、cpeak分别为风电、光伏、柔性负荷与电动汽车调峰功率的单位价格：元/kWh；PWT(t)、PPV(t)和分别表示风电、光伏的发电功率；

虚拟电厂发电成本：

虚拟电厂发电成本包括各电源的燃料费用和运行维护费用，如下所示：式中，Cr,i、Cm,i分别表示电源i单位燃料成本和单位运维成本；Cr,iPi(t)为电源i的燃料成本，Cm,iPi(t)为电源i的运行维护费用，n为电源种类数；

需求响应成本：

为鼓励用户在峰时段减少部分柔性负荷用电，对于响应削减负荷的用户给予补贴，该部分成本仅考虑减少柔性负荷的部分PL(t)，补贴费用为： k1和k2分别为补偿金额系数，k3为电动汽车参与调度的补偿金额系数；

步骤3：建立虚拟电厂运行的约束条件：

虚拟电厂运行的约束条件包括系统功率平衡、各电源输出功率限制、虚拟电厂与主网之间交互功率限制约束条件：(1)、系统功率平衡约束：

Pload(t)＝PWT(t)+PPV(t)+PMT(t)+PHD(t)+PBA(t)+Pgrid(t)+PL(t)-PI(t)+Pcar(t)    (7)式中，PMT(t)、PHD(t)分别为燃气轮机、火力发电机的发电功率；PBA(t)表示蓄电池的充放电总功率；Pcar(t)表示电动汽车的充放电功率；

(2)、与主网交互的联络线约束：

由于虚拟电厂与主网之间联络线的容量限制，因此虚拟电厂与主网的交互功率应满足如下约束：式中， 分别为虚拟电厂与主网功率交互的上下限；

(3)、燃气轮机、火电机组约束：

Pimin≤Pi(t)≤Pimax                  (9)|Pi(t-1)-Pi(t)|≤△i                            (10)式中，Pi(t)为电源i的输出功率；Pimax、Pimin分别为电源i输出功率的上、下限；△i为机组爬升速率；

(4)、柔性负荷：

柔性负荷通过需求响应控制，当虚拟电厂控制中心发布削减负荷指令后，柔性负荷执行响应；其响应约束为：PLmin≤PL(t)≤PLmax                          (11)Tmin≤TL≤Tmax                             (12)式中，PL(t)为响应需求响应指令的中断负荷，PLmin、PLmax分别为可中断负荷上下限，Tmin，Tmax分别为负荷响应削减的最小，最大响应时间，TL为响应时长；

步骤3：建立数学模型：

所述数学模型包括蓄电池模型：

为了维持电池的寿命，需要对电池充放电功率加以限制，电池储能单元在第t优化时段的放电功率Pdc(t)以及电池储能单元在第t优化时段的充电功率Pc(t)表示为:PBA(t)＝Pdc(t)-Pc(t)                 (14)式中， 和 分别为电池储能单元允许的最大充电和放电功率； 和 分别为第k个电池在第t时段内的充电状态变量和放电状态变量，n为电池数量；PBA(t)为蓄电池在t时的充放电总功率；

所述数学模型包括可充放电电动汽车模型：

将可充放电电动汽车作为虚拟电厂需求侧的储能单元，参与削峰填谷；

其中， 分别为放电、充电的电动汽车数量， 分别电动汽车放电、充电功率， 分别为电动汽车放电功率上下限， 分别为电动汽车充电功率上下限。

2.根据权利要求1所述基于多代理技术的虚拟电厂供电侧和需求侧优化调度建模方法，其特征在于：所述步骤1中，针对用户参与的多样性，做出如下分类：可充放电电动汽车用户包含两种参与调度方式：①客户当日申报次日可充放电时段；

②未申报但是已同意参与电网调度的用户，按照常规充放电方式参与电网调度，即当电网发出需求响应时，按照要求响应充放电时段；

柔性负荷包括两种参与调度方式：①用户申报次日可中断负荷功率及时段；②未申报但是已同意参与电网调度的用户，可执行常规中断负荷方式参与电网调度，即当电网发出需求响应时，按照要求削减负荷；

执行方式及模型具体内容如下：

①、用户的柔性负荷参与电网调度，执行需求响应，按照要求中断部分柔性负荷；其可中断功率PL及时段的方式分为两种：其一是当日申报次日可中断负荷PL1及时段的方式，其二是常规中断方式，每日固定中断负荷PL2及时段；两种方式的可中断负荷的总和就是可中断功率，即PL＝PL1+PL2；

②、用户的电动汽车参与电网调度，执行需求响应，需按照要求充放电；其执行方式分为两种：其一是当日申报次日可参与电网调度的时段，该方式下电网汇总电动汽车数量Nchr1和Ndis1及时段，其二是常规充放电控制方式，每日固定充放电的时段，该方式下电网汇总电动汽车数量Nchr2和Ndis2及时段；不同时段下两种方式的充电电动汽车数量为放电电动汽车数量为③、针对上述执行需求响应的用户，供电公司需给予用户一定经济补贴，补贴措施依据上述公式(6)所示。