1.一种基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：微电网由分布式发电机组DG组成，所述发电机组包括微型涡轮机MT、太阳能光伏板PV、燃料电池FC、风力涡轮机WT和电池，调度方法包括以下步骤：(1)获得太阳能微电网成本导向的目标函数及约束条件；

(2)采用乌鸦算法获得发电机组第一次最佳调度方案；

(3)采用第一次最佳调度方案作为初始值，利用模式搜索算法获得发电机组第二次最佳调度方案。

2.根据权利要求1所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(1)中的目标函数为发电机组和电池在t时隙的能量成本分别用BG,i(t)和BS,j(t)表示，启动SU和停堆SD成本分别由SG,i和Ss,j表示，在时隙t和价格BGrid(t)时，与主电网交易的电量记为PGrid(t)；ui(t)表示第i个单元在t时刻的状态；ui(t‑1)表示第i个单元在t‑1时刻的状态；uj(t)表示第j个单元在t时刻的状态；uj(t‑1)表示第j个单元在t‑1时刻的状态；调度周期的总时隙数用T表示，Ps,j(t)表示每个时隙电池传递/吸收的有用功率；PG,i(t)表示第i个单元在t时刻的输出功率；调度方案的决策变量，即实际发电量和相关承诺状态由X决定：X＝[Pg,Ug]1×2nT；Pg＝[PG,Ps]；n＝Ng+Ns+1                                (12)实际发电矢量Pg表示发电机组的输出功率，n表示决策变量的数量，Ng表示发电单元的总数量，Ns表示存储系统的总数量，Ug表示发电机组的状态，其中，PG＝[PG,1,PG,2,…,PG,Ng]；Ps＝[Ps,1,Ps,2,…,Ps,Ns]PG,i＝[PG,1(1),PG,2(2),…,PG,i(T)]；i＝1,2,…,Ng+1                     (13)Ps,j＝[Ps,j(1),Ps,j(2),…,Ps,j(T)]；i＝1,2,…,Ns。

3.根据权利要求1所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(1)的约束条件与发电机组容量、上行或下行速率、最小开机时间和最小停机时间、启动SU和停堆SD限制，以及每小时的功率平衡限制有关。

4.根据权利要求3所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(1)的约束条件包括系统功能平衡PL,l(t)为NL级别中l级的负载需求值。

5.根据权利要求3所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(1)的约束条件包括发电机组发电量极限PGi,min(t)≤PGi(t)≤PGi,max(t)PGrid,min(t)≤PGrid(t)≤PGrid,max(t)               (15)Psj,min(t)≤Psj(t)≤Psj,max(t)PGi,min(t)、PGrid,min(t)、Psj,min(t)分别表示PGi(t)、PGrid(t)、Psj(t)最小值，PGi,max(t)、PGrid,max(t)、Psj,max(t)分别表示PGi(t)、PGrid(t)、Psj(t)的最大值，每次迭代中检查这些约束条件，判断得到的解是否满足限制条件，如果得到的解超出了允许的范围，则维持在最大值，如果得到的解的值小于最小值，则保持在最小值。

6.根据权利要求3所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(1)的约束条件包括电池的充放电限制，Wess(t)为t时刻的存储能量，Wess(t‑1)为t‑1时刻的存储能量，ηcharge充电状态式ηdischarge表示放电状态，Pcharge(t)为t时刻的充电速率，Pdischarge(t)为t时刻的放电速率，Wess,min存储的能量的最小值，Wess,max存储的能量的最大值，Pcharge,max充电速率的最大值，Pdischarge,max放电速率的最大值。

7.根据权利要求1所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(2)的乌鸦算法包括以下步骤：(21)设置可调参数；

(22)初始化乌鸦在搜索空间的位置；

(23)初始化乌鸦的记忆；

(24)为每只乌鸦生成一个新的位置；

(25)检查位置的可行性；

(26)评估目标函数；

(27)更新乌鸦记忆；

(28)判断是否达到迭代次数，如果达到，执行步骤(29)，否则执行步骤(24)；

(29)获得发电机组第一次最佳调度方案。

8.根据权利要求1所述的基于乌鸦算法和模式搜索算法的太阳能微电网调度方法，其特征在于：步骤(3)的模式搜索算法包括以下步骤：(31)从步骤(2)中的发电机组第一次最佳调度方案获得模式搜索算法的初始值；

(32)判断条件是否满足，如果满足，执行步骤(37)，如果不满足，执行步骤(33)(33)设置起点；

(34)构建模式向量和创建网络点；

(35)计算网络点；

(36)判断调查是否成功，如果成功则扩大网络尺寸后，执行步骤(32)，如果不成功，则缩小网络尺寸，执行步骤(32)；

(37)获得发电机组第二次最佳调度方案。