1.一种智能电网调度方法，其特征在于，该智能电网调度方法包括以下步骤：S1、根据电网的实际情况和运行需求，生成预期的调度目标；

S2、采集电力参数信息，通过监测和分析电网中的设定电力参数，实现对电力系统的全面评估；

S3、根据电力系统的全面评估结果，分析预期的调度目标，并根据分析结果生成电力系统的调度方案；

S4、构建优化算法，分析调度方案的可行性，并优化调度方案；

S5、监测电网的运行状态，并根据电网的实际运行状态调整电网的运行参数，以确保电网的稳定运行；

其中，所述S2包括：

利用潮流计算模型和负荷预测模型对电力系统的潮流和负荷进行计算和预测，得出电力系统的负荷需求和电力参数的状态；包括以下步骤：收集电网拓扑结构、设备参数、历史负荷数据和天气预报数据的信息；利用潮流计算模型对电网的各个节点进行潮流计算，得到节点的电压、功率的参数；利用负荷预测模型对未来一段时间内的负荷进行预测，得到每个时间段的负荷预测结果；将负荷按照节点分配到电网中，以获得每个节点的负荷大小；根据负荷分配和潮流计算结果，计算每条线路的负荷大小及每个节点的功率流量和潮流方向；

根据电力系统中负荷需求的分析结果和电力参数的状态的实时数据，实现电力系统的全面评估；

所述S4包括以下步骤：

获取电力系统中电力参数的历史数据；

根据历史数据生成评价指标，优化各机组的出力分配并生成电力系统中调度的数学模型；包括以下步骤：根据电力负载、用电需求和机组的约束条件下，指定评价指标；优化各机组的出力分配使电力系统的运行总成本将至最低；设定电力系统的约束条件，并生成调度的目标函数；

构建改进的粒子群优化算法，设置不同粒子替代不同调度方案，通过不断调整电力参数获得最优的调度方案；

所述目标函数的构建公式如下：

式中，K为发电总成本；

n为机组数；

pc为机组c的输出功率；

kc(pc)为机组c的发电费用；

α、β、γ、φ均为机组的成本系数。

2.根据权利要求1所述的一种智能电网调度方法，其特征在于，所述根据电网的实际情况和运行需求，生成调度目标包括以下步骤：S11、根据电网的实际负荷需求，合理调配电网中各个发电机组的出力和输电线路的预期负荷分配；

S12、通过对电网中的能源利用率、输电损耗的方面进行评估，生成预期优化策略；

S13、通过对电网中各个发电机组的发电成本进行评估，得到预期发电成本；

S14、结合预期负荷分配、预期优化策略及预期发电成本生成预期的调度目标。

3.根据权利要求1所述的一种智能电网调度方法，其特征在于，所述利用潮流计算模型和负荷预测模型对电力系统的潮流和负荷进行计算和预测，得出电力系统的负荷需求和电力参数的状态之前包括以下步骤：采集电力系统中节点参数、线路参数、变压器参数及负荷参数的电力参数信息；

对电力参数信息进行预处理，将数据整理为电力系统数据文件并进行存储。

4.根据权利要求3所述的一种智能电网调度方法，其特征在于，所述利用潮流计算模型对电网的各个节点进行潮流计算，得到节点的电压、功率的参数包括以下步骤：根据实际情况，描绘电网的拓扑结构图，并标注每个节点和线路的所有参数信息；

利用牛顿‑拉夫逊法潮流计算建立功率的直角坐标方程式；

利用修正方程式求解直角坐标方程式，计算得出各个节点的电压向量；

其中，所述直角坐标方程式的方程式为：

式中，i为节点；

s为有功功率和无功功率的复合参数；

ei为i节点电压的实部；

ai为i节点电压相角；

fi为i节点中支路潮流的实部；

bi为i节点中支路潮流的虚部；

ΔPi为i节点的有功功率的修正量；

ΔQi为i节点的无功功率的修正量；

Pis为i节点复合参数的有功功率；

Qis为i节点复合参数的无功功率；

所述修正方程式为：

式中，H为雅可比矩阵，表示节点注入功率关于节点电压的一阶导数，矩阵元素为节点间的导纳和电导；

N为修正量矩阵，表示节点注入功率与预期注入功率之间的差异，矩阵元素为节点的有功功率和无功功率与预期值之差；

J为节点导纳矩阵，表示节点电压关于节点注入功率的一阶导数，矩阵元素为节点间的导纳和电导；

L为修正量矩阵，表示节点电压与预期电压之间的差异，矩阵元素为节点电压与预期值之差；

Δe、Δf为修正量；

ΔU为节点电压修正量的矢量；

ΔP为有功功率的修正量；

ΔQ为的无功功率的修正量。

5.根据权利要求1所述的一种智能电网调度方法，其特征在于，所述根据电力系统的全面评估结果，分析预期的调度目标，并根据分析结果生成电力系统的调度方案包括以下步骤：S31、分析预期的调度目标中预期负荷分配、预期优化策略和预期发电成本的数据信息；

S32、将数据信息与根据电力系统中负荷需求的分析结果和电力参数的状态的实时数据进行比对，获取电力系统中负荷需求和电力参数的比对结果；

S33、根据比对结果的差值生成负荷需求和电力参数的调度方案。

6.根据权利要求5所述的一种智能电网调度方法，其特征在于，所述约束条件包括调度的目标函数、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、机组工作死区约束及线路容量约束。

7.根据权利要求6所述的一种智能电网调度方法，其特征在于，所述构建改进的粒子群优化算法，设置不同粒子替代不同调度方案，通过不断调整电力参数获得最优的调度方案包括以下步骤：S41、构建目标函数与功率的约束条件，对每个粒子进行定义；

S42、选出粒子成本中的初始方案最大值与初始方案最小值；

S43、按照电力系统调度实际，为保证用户功率需求，对功率平衡约束采用对称惩罚函数，并构造适应值函数；

S44、对适应值函数的函数值进行迭代，并选出最优适应值。