1.多用户的区域能源互联网的系统，包括能源网，其特征在于：能源网由区域电网（1）、区域冷网（3）、区域热网（2）组成，可再生能源和天然气能源管道（4）作为能源网的功能源头，能源网耦合区域外城市能源网（5）作为能源网的补充，能源网的输出终端则连接多用户能源互联网（6），其中区域电网（1）中设有蓄电系统（7），区域冷网（3）中设有蓄冷系统（8），区域热网（2）中设有蓄热系统（9），所述可再生能源与能源网之间采用可再生能源供能系统相连，所述天然气能源管道（4）与能源网之间采用天然气系统（18）相连，所述区域电网（1）与区域热网（2）之间设有电热转换系统（10），区域电网（1）与区域冷网（3）之间设有电制冷系统（11），区域热网（2）与区域冷网（3）之间设有吸收式制冷系统（12）。
2.根据权利要求1所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述可再生能源包括太阳能（19）与风能（20），所述可再生能源供能系统分为光伏系统（13）、光热系统（14）、太阳能吸收式制冷机（15）、风力发电系统（16）和风力制热系统（17）。
3.根据权利要求1所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述天然气系统（18）由燃气锅炉（18-1）、内燃机一（18-2）、燃气空调（18-3）、燃气滤清器（18-4）组成，燃气空调（18-3）的一侧与区域冷网（3）相连，燃气空调（18-3）的另一侧分为三路分别与内燃机一（18-2）的一侧、燃气锅炉（18-1）的一侧、调压阀（18-5）的一端相连，内燃机一（18-2）的另一侧与区域电网（1）相连，燃气锅炉（18-1）的另一侧与区域热网（2）相连，调压阀（18-5）的另一端与燃气滤清器（18-4）的一端相连，燃气滤清器（18-4）的另一端与球阀（18-6）的一端相连，球阀（18-6）的另一端与天然气能源管道（4）相连。
4.根据权利要求1所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述蓄冷系统（8）由蓄冰槽（8-1）、冰水泵（8-2）、释冰冷泵（8-3）、区域冷网换热器（8-4）和制冰机（8-5），区域冷网（3）上连接有区域冷网换热器（8-4），区域冷网换热器（8-4）的一侧与制冰机（8-5）的上方相连，制冰机（8-5）的一侧与冰水泵（8-2）的一端相连，冰水泵（8-2）的另一端与蓄冰槽（8-1）的一侧相连，蓄冰槽（8-1）的上方采用通道与制冰机（8-5）相连， 蓄冰槽（8-1）的另一侧与释冷水泵（8-3）的一端相连，释冷水泵（8-3）的另一端与区域冷网换热器（8-4）的另一侧相连。
5.根据权利要求1所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述蓄电系统（7）由储能逆变器（7-1）、内燃机二（7-2）、储能装置（7-3）组成，储能逆变器（7-1）的顶部与区域电网（1）相连，储能逆变器（7-1）的一侧与储能装置（7-3）相连，储能逆变器（7-1）的另一侧与内燃机二（7-2）、光伏系统（13）、风电系统（16）相连。
6.根据权利要求1所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述蓄热系统（9）由蓄热装置（9-1）、水泵（9-2）、热交换器（9-3）、循环水泵（9-4）组成，其特征在于：所述热交换器（9-3）串联在区域热网（2）上，热交换器（9-3）的一侧与蓄热装置（9-1）的顶部一侧相连，蓄热装置（9-1）顶部的另一侧分为两路分别与热泵（9-5）、余热源（9-6）相连，蓄热装置（9-1）的底部一侧与水泵（9-2）相连，水泵把热量输送到用户端，蓄热装置（9-1）底部的另一侧与循环水泵（9-4）的一侧相连，循环水泵（9-4）的另一侧与热交换器（9-3）的另一侧相连。
7.根据权利要求1所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述电热转换系统（10）为热泵系统、电加热系统、朗肯循环系统、有机朗肯循环系统和斯特林机系统中的一种或几种。
8.根据权利要求2所述的多用户的区域能源互联网的系统，其特征在于：所述光伏系统（13）由光伏电池组件（13-1）、汇流箱（13-2）、直流控制（13-3）柜组成，光伏电池组件（13-1）的下方连接有汇流箱（13-2），汇流箱（13-2）的下方连接有直流控制柜（13-3），直流控制柜（13-3）与储能逆变器（7-1）相连；所述光热系统（14）由过滤器（14-1）、控制阀门（14-2）、泵（14-3）和太阳能集热器（14-4），控制阀门（14-2）的一端与区域热网（2）相连，控制阀门（14-2）的另一端与蓄热器（14-5）一侧的上方相连，蓄热器（14-5）一侧的下方与给水泵（14-1）的一侧相连，给水泵（14-1）的另一侧与过滤器（14-6）相连，蓄热器（14-5）另一侧的上方与太阳能集热器（14-4）的一端相连，太阳能集热器（14-4）的另一端与泵（14-3）的一侧相连，泵（14-3）的另一侧与蓄热器（14-5）另一侧的下方相连。
9.多用户的区域能源互联网的调节方法，其特征在于：按照如下步骤进行调节：
步骤1：取得调节区域的历年气象资料并进行未来24小时气象预测得到预测数据；取得调节区域多用户能源需求的历史数据和该区域可再生能源出力历史数据；
步骤2：基于步骤1的各项数据，利用自学式神经网络法预测多用户能源需求数NEED（I，N，H，C，E）和可再生能源出力数据REN（I，M，H，C，E）；
步骤3：设天然气系统供给的能量为GAS（I，O，H，C，E），区域外城市能源网的调度量为OUTNET（I，P，H，C，E）；
步骤4：将能源储存系统抽象设计成数学模型STRAGE（I，Q，H，C，E），能源转换系统抽象设计成数学模型CON（I，R，H，C，E）；
步骤5：通过步骤2~步骤4设立的五维矩阵模型，确定决策变量，构建目标函数，基于能量平衡理论构建约束模型，然后利用智能寻优算法求解得到：区域外城市能源网的调度值、能源网的转换系统值、能源网内部储能系统值；
步骤6：将步骤5得出的计算结果进行三级调节，然后将能量输送到多用户能源互联网中。
10.根据权利要求9所述的多用户的区域能源互联网的调节方法，其特征在于：所述自学习神经网络预测法具体执行过程如下：
步骤1：初始化网络：根据输入的输出序列（X，Y）确定网络输入层节点数n、隐含层节点数l、输出层节点数m、初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值、初始化隐含层阈值、输出层阈值，学习速率和神经元激励函数；
步骤2：执行隐含层输出计算和输出层输出计算；
步骤3：根据网络输出值和预期输出值计算网络预测误差；
步骤4：根据步骤3计算出的网络预测，更新网络连接权值和节点阈值；
步骤5：判断算法迭代是否结束，如果没有则返回步骤2继续计算，如结束则输出最终结果。