1.一种平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，包括：
a、制定协调控制策略，在时域下根据功率型储能的能量状态SOE1(t-1)约束经验模态分解的分配参考功率，使用模糊控制理论以SOE1(t-1)和ΔSOE1(t)制定校正调节系数Kc，分配混合储能的实际输出功率；
b、基于对混合储能实际输出功率的分配结果，建立以混合储能成本为目标函数的经济性模型和模型的约束条件；
c、根据建立的经济模型和模型的约束条件，使用带混沌扰动和量子计算遗传算法，优化混合储能系统的配置方案。
2.根据权利要求1所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤a，具体包括：
步骤1：根据风电场典型日的有功功率数据PW(t)，采样时间T，共Ntotal个完备信息集下的数据点，以满足风电并网要求为原则，利用滑动平均法获取混合储能平抑风电目标功率PH(t)以及并网功率PG(t)；
步骤2：在时域下根据功率型储能的能量状态SOE1(t-1)约束经验模态分解的分配参考功率，模糊控制理论以SOE1(t-1)和ΔSOE1(t)为输入制定模糊规则得到输出校正调节系数Kc，分配混合储能的实际输出功率，完成混合储能协调控制。
3.根据权利要求2所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，在步骤1中，所述获取混合储能平抑风电目标功率PH(t)的操作，进一步包括：
根据风电有功功率并网要求，设定滑动平均法参数N值，并分离风电功率PW(t)，得到PH(t)。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤b，具体包括：
步骤3：建立混合储能系统的经济性模型为目标函数，同时根据储能技术需求、协调控制约束条件以及平抑波动要求建立约束；混合储能系统为功率型和能量型储能，步骤3中进行混合储能系统的功率分配，即协调控制。
5.根据权利要求4所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤3，进一步包括：
步骤3-1：功率型储能SOE1能量状态定义为高电能区、低电能区以及中间区，当SOE1在高电能区时，其具有较大的放电能力，充电能力却很差；在低电能区时，其具有较大的充电能力以及较差的放电能力；在中间区域具有良好的充放电能力；
步骤3-2：设功率型储能的额定功率为P1、容量为Q1，采样时间为T，对t时刻以及t时刻前N个时刻的值，进行经验模态分解得到n个本征模函数分量Aj(tr)以及余项B(tr)，其中tr表示t、t-1…t-N个时刻；
1)PH(t)>0时，取满足Ci(t)＜min(Q1*(1-SOE1(t-1),P1)的最大i值，并令功率型储能功率Pc1(t)＝Ci(t)，能量型储能功率为Pb1(t)＝PH(t)-Pc1(t)；
2)PH(t)<0时，取满足Ci(t)＞max(Q1*SOE1(t-1),-P1)的最大i值，并令功率型储能功率Pc1(t)＝Ci(t)，能量型储能功率为Pb1(t)＝PH(t)-Pc1(t)；
3)当PH(t)＝0时，Pc1(t)＝Pb1(t)＝0；
步骤3-3：对储能系统的能量状态进行分区，定义储能极高能量区Hi，高能量区HMi，中间区Mi，低能量区LMi，极低能量区Li，假设储能SOEi工作范围是[xil,xiu],额定功率及容量为Pi、Qi，其中i＝1、2分别表示功率型储能系统和能量型储能系统；
步骤3-4：根据功率型储能在t时刻的能量状态SOE1(t)以及Pc1(t)在采样时间T的估计能量变化量ΔSOE1(t)，以防止功率型储能过冲放为首要原则，并考虑降低能量型储能充放电改变次数，建立输入量SOE1(t)、ΔSOE1(t)以及输出量Kc的模糊词集以及隶属度函数，并建立模糊规则表，得到校正系数Kc的模糊词，去模糊化完成校正系数Kc的计算；
步骤3-5令功率型储能实际输出功率为Pc(t)＝Kc*Pc1(t)，则能量型储能实际输出功率：
1)PH(t)>0时，Pb(t)＝min((1-SOE2(t))*Q2，PH(t)-Pc(t))；
2)PH(t)<0时，Pb(t)＝-min(SOE2(t)*Q2，Pc(t)-PH(t))；
3)PH(t)＝0时，Kc＝0；
然后根据储能实际输出功率，更新t+1时刻混合储能的能量状态，并进入下一时刻。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤c，具体包括：
步骤4：基于步骤1、2、3，利用带有混沌扰动的量子遗传算法优化目标，得到混合储能最佳容量配置方案；建立混合储能典型天即一个周期的成本，以其成本最低为目标函数；
并基于协调控制策略、选型储能的特点以及有功功率波动的平抑要求建立约束，构成配置混合储能系统容量最佳方案的目标模型。
7.根据权利要求6所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤4，进一步包括：
步骤4-1：考虑一个典型天内储能系统的成本，即储能成本分为购买成本、回收盈利和运营成本；
步骤4-1-1购买成本和回收盈利均与储能额定功率和容量有关，只计算其单位功率和容量下的价差用 表示其中1表示功率型储能、2表示能量型储能、 表示功率单价差以及θ表示容量单价差；
步骤4-1-2根据混合储能各自的实际出力情况，利用雨流计数法折算典型天内功率型和能量型储能的折算充放电次数n1和n2；
步骤4-1-3运营成本和储能的损耗程度有关，并与储能循环充放电程度有关，典型天内储能的充放电次数除以其各自的循环寿命，则可建立典型天内混合储能成本的经济性模型即目标函数 其中功率型循环寿命N1，能量型N2；
步骤4-2：目标函数中包含4个变量即功率型储能功率P1及容量Q1,、能量向储能功率P2及容量Q2；
步骤4-2-1定义域约束：考虑变量的物理意义不可能无穷大，故设定其定义域，Pi＝[ai,bi]且Qi＝[li,ui]；
步骤4-2-2储能技术约束，考虑功率型储能和能量型储能的额定功率与容量关系，则Qi/Pi≤Ti，其中Ti表示储能在额定功率下最大充放电时间；
步骤4-2-3协调控制约束：储能能量分区确保Mi区域的存在，则高能量区下限必须高于低能量区上限，即(1-xiu)*Qi-Pi*T＞xil*Qi+Pi*T；
步 骤 4-2-4 平 抑 需 求 约 束：考 虑 混 合 储 能 对 风 电 有 功 功率波动的平抑情况，建立指标1) 风电有功功率相对波动比 I1，
2)风电残余最大波动
量I2： 3) 能量型储
能保护率I3：计算在Pc(t)≡0，典型天能量型储能折算后功率型循环充放电次数n3，
8.根据权利要求6所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤c，具体还包括：
步骤5：通过引入量子双链编码加快优化进程和提升种群多样性，并利用量子旋转门、非门等操作模拟遗传中的选择、交叉以及变异的过程；并再判断最优解时，引入混沌扰动增加优化算法跳出局部最优解的可能，提高其寻找全局最优的能量。
9.根据权利要求8所述的平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法，其特征在于，所述步骤5，进一步包括：
步骤5-1：初始化种群，产生Nq个个体组成的种群，并设置参数，如遗传迭代次数g＝
1、最大迭代次数maxgen、染色体码长即变量数Mq、转角初值θ0、变异概率Pq，混沌扰动中Logistic方程参数μ；
步骤5-2：在第1代中，将每条染色体的基因型变换成表现型，并计算其适应度函数即目标函数，记录当代最优值gy与最优个体gx，令全局最优Gy＝gy以及相应的染色体Gx＝gx；
步骤5-3：对种群中的每一个染色体上的量子位，以Gx量子位为目标，利用量子旋转门更新染色体；
步骤5-4：对种群中的染色体上的量子位，以变异概率Pq选择变异的量子位，并应用量子非门完成变异运算；
步骤5-5：在第g代中，将每条染色体的基因型变换成表现型，并计算其适应度函数即目标函数，记录当代最优值gy与最优个体gx，并与g代前的最优值Gy比较，若gy<＝Gy，则更新Gy为gy，同时更新最优值对应的染色体Gx为gx；
步骤5-6：计算在第g代中最优解变化率IG＝(Gy(g-1)-Gy(g))/Gy(g-1)*100％，设γ是引入混沌扰动条件，若变化率IG高于γ则进入步骤5-7，否则进入步骤5-8；
步骤5-7：对当前全局最优解Gx对应的θxj，j＝1：Mq，用chebyshev映射产生混沌变量δxj，在最优解Gx附近扰动，并计算扰动后染色体gx及适应度函数gy，若gy≤Gy，则更新全局最优变量Gy＝gy及最优解Gx＝gx，否则不变化，进入步骤5-9；
步骤5-8：假设扰动次数函数K(g)，取Mini＝Gy(1：g)的第i个值且i＝1:g，并在i＝1下，取Mini并与Gy之间用Tent映射产生动态扰动范围，在动态范围内，用chebyshev映射进行混沌扰动，若找到小于Gy的最优解，令其替换Gy，对应的最优解替换Gx；若无小于Gy，则令i＝i+1，直至i＝K(g)停止，并进入步骤5-9；
步骤5-9：令g＝g+1，若g