1.基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，方法的步骤包括：Step1、获取历史风光荷预测误差，获取日前预测风光荷出力信息，根据拉丁超立方和场景缩减法，得到受阻风光出力曲线；

Step2、依据偏大型半梯形函数和聚类方法，将得到的受阻风光出力曲线划分峰谷平三个时段，设定动态电价的浮动系数，得到峰谷平各时段的电价；

Step3、定义蓄热式电采暖智能充电控制装置，引入需求价格弹性系数描述电价变动引起电采暖负荷用电量的变化；

Step4、根据获取的日前风光荷出力数据建立日前优化调度模型，使用Yalmip求解器，获取风光消纳量最大、系统负荷峰谷差最小的日前调度计划；

Step5、根据获取的日内风光荷出力数据，采用加权欧氏距离的方法滚动修正受阻风光信息，调整日前调度各资源出力；

Step6、对比分析采用动态电价机制与采用电网峰谷电价机制的优化结果。

2.根据权利要求1所述的基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，所述的Step1具体步骤为：Step1.1、获取历史风/光/荷预测误差ξw,t、ξpv,t、ξel,t，日前预测风/光/荷出力其预测误差可视为服从正态分布的随机变量，则其实际出力可表示为预测值与预测误差的和；

Step1.2、受阻风光可表示为风光出力与负荷的差值，采用拉丁超立方和场景缩减法对多个初始场景进行处理得到典型受阻风光场景。

3.根据权利要求2所述的基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，所述的Step2具体步骤为：Step2.1、依据偏大型半梯形函数，计算受阻风光曲线各时点的峰隶属度Step2.2、采用聚类方法将一天内的各时点划分为峰Tf、谷Tg、平Tp三个时段；

Step2.3、设定实行动态分时电价前受阻风光的单一制电价e0，在实行分时电价后，受阻风光的峰谷平电价在原来单一价格基础上浮动一定的比例，b1、b2、b3分别为电价浮动系数，即得到实行动态分时电价后的峰、谷、平电价分别为et,f、et,g、et,p。

4.根据权利要求3所述的基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，所述的Step3具体步骤为：Step3.1、定义蓄热式电采暖智能充电控制装置，用户将蓄热式电采暖接入充电装置，设定热负荷需求量，智能充电装置根据受阻风光的动态电价自动安排蓄热式电采暖设备的运行状态；

Step3.2、为避免蓄热式电采暖负荷对电价的过度响应，出现峰谷颠倒的现象，引入了需求价格弹性系数ρij，经过数学变换求得电价变化前后电采暖负荷电量的变化量△Pt。

5.根据权利要求4所述的基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，所述的Step4具体步骤为：Step4.1、模型的目标是通过划分受阻风光的峰谷平电价，对蓄热式电采暖负荷功率进行优化控制，最大化消纳受阻风光，以及响应分时电价后系统负荷峰谷差期望最小，模型的目标函数为：式中： 为第s个场景出现的概率，其集合为N； 为s场景下受阻风光的分时电价；

为s场景下t时刻蓄热式电采暖消纳的受阻风光；CE,t为电网的电价； 为s场景下t时刻向电网购电功率；E(Ls,t)为所有场景下系统负荷峰谷差的期望；

Step4.2、模型的约束条件包括：

电热功率平衡约束、蓄热式电采暖运行约束、蓄热装置蓄放热功率约束、蓄热装置容量约束、周期蓄热量约束、用户收益约束、受阻风光出力约束；

Step4.3、模型的变量参数包括：

决策变量和目标变量，其中决策变量包括受阻风光出力、动态分时电价、电网峰谷电价、需求价格弹性系数矩阵中的任一或任多者组合；

目标变量包括系统总成本、蓄热式电采暖运行功率、消纳受阻风光电量、向外部电网购电量；

Step4.4、模型的求解方法包括：

根据获取的变量参数，采用matlab调用Yalmip工具包求解该日前调度模型。

6.根据权利要求5所述的基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，所述的Step5具体步骤为：Step5.1、获取日内风光荷出力数据，采用加权欧氏距离的方法计算日前各场景与日内超短期预测场景相对应时段的相似度，提取相似度高的场景，以此时段的超短期预测数据替换日前场景的数据，得到用于日内滚动调度的新受阻风光出力场景；

Step5.2、根据修正的受阻风光出力曲线，重新采用偏大型半梯形函数和聚类方法划分峰谷平时段，重复Step4，修正日前调度计划。

7.根据权利要求6所述的基于动态电价的蓄热式电采暖消纳风光的源荷协调调度方法，其特征在于，所述的Step6还包括：将动态电价下的受阻风光消纳率、购电量、系统总成本、系统负荷峰谷差，与采用电网峰谷电价机制结果进行比较，验证所提方法的有效性。