1.一种含热泵的综合能源系统协调运行优化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据天气、季节历史数据和冷、热、电负荷历史数据，基于非线性回归分析法和神经网络预测理论，建立综合能源系统日负荷预测模型；

(2)分析天气因素、季节因素和热水负荷对热泵机组能效的影响，建立热泵在不同工况下的运行特性数学模型；

(3)输入实际的天气、季节信息获取日负荷预测结果，并根据天气、季节信息和热水负荷预测结果确定相匹配的热泵运行特性模型；

(4)构建以综合能源系统运行成本最小为目标的运行优化模型，并对目标函数优化求解，得出综合能源系统的优化运行方案。

2.如权利要求1所述的含热泵的综合能源系统协调运行优化方法，其特征在于，步骤(1)中，对第i天前一个月以及所在月已过日期的天气、季节历史数据和冷、热、电负荷历史数据进行非线性回归分析，选取与冷、热、电负荷相关性较强的天气、季节数据，并将其作为神经网络输入的一部分；将第i天的实时天气预报数据及所得相关性较强的其他数据输入神经网络预测模型，模型即可输出第i天的冷、热、电负荷预测数据，热负荷包括热水负荷和热蒸汽负荷。

3.如权利要求1所述的含热泵的综合能源系统协调运行优化方法，其特征在于，步骤(2)中，天气因素、季节因素和热负荷对热泵机组能效的影响是指室外气象条件和热水负荷对热泵热水机组能效比和热水机组压缩机功率的影响，由此建立的热泵运行特性模型包含两个部分，其中热水机组能效比的模型为热水机组压缩机功率P的模型为

P＝a1+a2(Ttank-Ta)+a3(Ta-Td)2Ttan＝(T1+T2)/2

式中，COP表示能效比，P表示压缩机功率，Ttank为水温，Ta为环境温度，Tw为湿球温度，Td为露点温度，T1为水箱初始水温，T2为水箱最终水温，a1、a2、a3为拟合系数；

其中，水箱初始水温T1由实际测量得到，水箱最终水温T2由所需供应的热水负荷决定，查阅机组铭牌和运行手册，根据热水负荷量确定对应的T2；

上述热泵热水机组的能效比模型和压缩机功率模型由实际试验拟合得出，反映不同工况下的热泵运行情况，即热泵在不同天气、季节、热水负荷情况下的实际能效；上述模型可知，热泵的COP和P与Ttank-Ta有关，是一个可纳入综合能源系统优化模型的线性化模型。

4.如权利要求1所述的含热泵的综合能源系统协调运行优化方法，其特征在于，步骤(3)中，输入第i天的实际天气数据，根据步骤(1)所提日负荷预测模型，得到第i天的冷、热、电负荷预测数据。根据第i天的天气、季节信息和热水负荷预测结果，确定第i天热泵各调度时刻的运行特性模型。

5.如权利要求1所述的含热泵的综合能源系统协调运行优化方法，其特征在于，步骤(4)中，采用步骤(3)中确定的热泵热水机组的运行特性模型和日负荷预测结果；综合能源系统的组成主要包括外部电网、光伏、燃气轮机、电制冷机、余热锅炉、吸收式制冷机、空气源热泵热水机组、换热器、蓄电池；

综合能源系统优化运行的目标函数表示为

minC＝Ce+Cg

其中，Ce为向外部电网购电的成本：

Cg为系统购买天然气的成本：

式中，n表示调度时刻总数， 和 分别表示调度时刻t的购电价格、购气价格，Δt表示调度时刻的间隔， 分别为t时刻的购电功率、热电联供单元消耗的燃气功率、冷暖机组消耗的燃气功率和燃气锅炉消耗的燃气功率；

各元件应满足各自的输出功率约束：

式中，Pi，t、Qi，t和Ci，t分别表示系统中调度时刻t各元件输出的电功率、热功率和冷功率，下标min和max分别表示输出功率的最小值和最大值；

旋转设备应满足爬坡约束：

式中，Pi，t和Pi，t+Δt分别表示当前时刻和下一调度时刻的输出电功率，Pi，rmin和Pi，rmax分别表示旋转元件电功率输出的爬坡功率极限，其余变量含义同理；

储能设备应满足充/放电功率约束：

式中，PES，C，t和PES，D，t分别表示调度时刻t的充能功率和放能功率，下标min和max分别表示充放能功率的最小值和最大值；

储能设备储能量约束：

Wmin≤Wt≤Wmax

储能设备机理约束：

Wt+Δt＝(1-σ)Wt+(PES，C，tηc-PES，D，t/ηD)Δt式中，Wt和Wt+Δt分别表示调度时刻t和下一时刻的储能量，σ表示能量自损率，ηc和ηD表示充/放能时的效率，Wmin和Wmax分别表示储能设备所能储备能量的最小值和最大值；

储能设备工作状态约束：

X(1，t)+X(2，t)≤1

式中，X(1，t)和X(2，t)为0-1变量，用于表示储能设备不能同时处于充能和放能状态；

调用求解器YALMIP对优化模型求解，得出综合能源系统的优化运行方案。