1.一种微电网规划设计方法，其特征在于，包括：
获取被规划微电网所在区域相关的配电网各节点的历史负荷信息和电压信息及各所述微电网覆盖范围内的历史负荷信息和预先设定的各模块的性能参数；
将所述配电网各节点的历史负荷信息和电压信息，输入预先设定的外层配电网运行控制模型进行计算，得到各所述微电网与配电网接入点的交换功率上下限及第一最优功率曲线；
将各所述微电网与配电网接入点的交换功率上下限及各所述微电网覆盖范围内的历史负荷信息和所述各模块的性能参数，输入预先设定的各内层微电网优化配置模型进行计算，得到各所述微电网各模块数量及各所述微电网与配电网接入点的第二最优功率曲线；
将各所述微电网对应的第一最优功率曲线与第二最优功率曲线进行比较，确定各所述微电网各模块数量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各模块，包括：
分布式电源模块、储能电池模块、逆变器模块；
所述分布式电源模块包括：风机模块和光伏模块；
所述逆变器模块包括：风机逆变器模块、光伏逆变器模块和储能电池逆变器模块。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各模块的性能参数，包括：
分布式电源模块参数、储能电池模块参数、逆变器模块参数；
所述分布式电源模块参数包括：额定功率、运行寿命、电压等级；
所述储能电池模块参数包括：额定容量、额定电压、最大充/放电电流、充/放电效率；
所述逆变器模块参数包括：额定功率、逆变效率、额定电压、最大输入电流。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各内层微电网优化配置模型的设定，包括：
基于各所述微电网内的各模块设置、各逆变器模块运行效率及各所述微电网与配电网接入点的交互功率，以各所述微电网内部能源的综合利用率最大化为目标，构建目标函数；
设定内层微电网优化配置约束条件，构建内层微电网优化配置模型；
所述约束条件包括：模块数量约束、模块功率约束、储能电池充放电功率约束和储能电池荷电状态约束。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述各逆变器模块运行效率的计算式如下：
式中：ηinvr为逆变器模块运行效率，pout为逆变器模块输出功率，pin为逆变器模块输入功率，prate为逆变器模块标称额定功率，p*为额定功率下的输出功率标幺值，k0、k1、k2为逆变器模块效率系数。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标函数如下式所示：
式中，pin_wt为风机模块逆变器的输入功率，pin_pv为光伏模块逆变器的输入功率,pin_ba为储能电池模块逆变器模块的输入功率，pout_wt为风机模块逆变器的输出功率，pout_pv为光伏模块逆变器的输出功率，pout_ba为储能电池模块逆变器的输出功率,ηsys为微电网内部能源的综合利用率。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模块数量约束，如下式所示：
式中，nwt为风机模块数量，npv为光伏模块数量，nbess为储能电池模块数量，ninvr为逆变器模块数量，nwt-max为风机模块数量上限值，npv-max为光伏模块数量上限值，nbess-max为储能电池模块数量上限值，ninvr-max为逆变器模块数量上限值。
8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模块功率约束，如下式所示：
式中，pout_pv(t)为t时刻风机模块逆变器的输出功率，pout_wt(t)为t时刻光伏模块逆变器的输出功率，pout_ba(t)为t时刻储能电池模块逆变器的输出功率，ppcc(t)为t时刻微电网与配电网交互功率，pload(t)为微电网内负荷功率，ppccmax为微电网与配电网交互功率的最大值，ppccmin为微电网与配电网交互功率的最小值，pin_wt为风机模块逆变器的输入功率，pin_pv为光伏模块逆变器的输入功率,pin_ba为储能电池模块逆变器模块的输入功率，pout_wt为风机模块逆变器的输出功率，pout_pv为光伏模块逆变器的输出功率，pout_ba为储能电池模块逆变器的输出功率；nwt为风机模块数量，npv为光伏模块数量，nbess为储能电池模块数量，ninvr_wt为风机模块逆变器数量，ninvr_pv为光伏模块逆变器数量，ninvr_ba为储能模块逆变器数量；bwt为单个风机模块的容量，bpv为单个光伏模块的容量，bbess为单块储能电池最大输出功率，prate_wt为风机模块逆变器的额定容量，prate_pv为光伏模块逆变器的额定容量，prate_ba为储能电池模块逆变器的额定容量；rself为微电网的自平衡率，
9.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述储能电池充放电功率约束，如下式所示：
式中，kbi为储能电池的充电转化效率，kbo为储能电池的放电转化效率，fbi(t)为t时刻储能电池的充电标志位，fbo(t)为t时刻储能电池的放电标志位，pin_ba-in(t)为t时刻单个储能电池模块内部充电功率，pin_ba-out(t)为t时刻单个储能电池模块内部放电功率，bbess为单块储能电池最大输出功率。
10.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述储能电池荷电状态约束，如下式所示：
式中，s(t)为t时刻储能电池的荷电状态值，s(t+δt)为t+δt时刻储能电池的荷电状态值，kbi为储能电池的充电转化效率，kbo为储能电池的放电转化效率，pin_ba-in(t)为t时刻单个储能电池模块内部充电功率，pin_ba-out(t)为t时刻单个储能电池模块内部放电功率，cbess为单块储能电池模块的总容量，smin为储能电池的荷电状态的最小值，smax为储能电池的荷电状态的最大值。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述外层配电网运行控制模型的设定，包括：
基于配电网运行控制变量及各所述微电网与配电网交互功率，以配电网运行网损最小为目标，构建目标函数；
设定外层配电网运行控制约束条件，构建外层配电网运行控制模型；
所述约束条件包括：支路有功约束、支路无功约束、支路端电压约束、支路电流约束、电压平方约束和电流平方约束。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述目标函数如下式所示：
式中，rij为第ij条支路上的电阻，fij,h为h时间段内支路ij中电流的平方。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述约束条件如下式所示：
支路有功约束：
支路无功约束：
支路端电压约束：
支路电流约束：
电压平方约束：vmin≤vh≤vmax
电流平方约束：fmin≤fh≤fmax
式中，pij,hline为h时间段内支路ij中流过的有功功率，rij为第ij条支路上的电阻，fij,h为h时间段内支路ij中电流的平方，pj,hd为节点j上h时间段内的有功负荷，pj,hpcc为h时间段内接入节点j的微电网注入有功功率，phgrid为h时间段内从电网吸收功率，qij,hline为h时间段内支路ij中流过的无功功率，xij为第ij条支路上的电抗，qj,hd为节点j上h时间段内的无功负荷，qj,hpcc为h时间段内接入节点j的微电网注入无功功率，vj,h为h时间段内节点j的电压平方，vi,h为h时间段内节点i的电压平方，vh为h时间段内各节点电压平方组成的向量，vmin为节点电压平方的最小值，vmax为节点电压平方的最大值，fh为h时间段内各支路电流平方组成的向量，fmin为支路中电流平方的最小值，fmax为支路中电流平方的最大值。
14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述微电网对应的第一最优功率曲线与第二最优功率曲线进行比较，确定各所述微电网各模块数量，包括：
将各所述微电网对应的第一最优功率曲线与第二最优功率曲线进行比较：
当误差均在设定范围内时，基于第一次计算出的各所述微电网各模块数量对各所述微电网进行规划设计；否则对外层配电网运行控制模型进行计算出的各所述微电网与配电网接入点的交换功率上下限及第一最优功率曲线进行更新，将更新后的各所述微电网与配电网接入点的交换功率上下限输入预先设定的各内层微电网优化配置模型进行计算，得到更新的各所述微电网各模块数量及各所述微电网与配电网接入点的第二最优功率曲线，直到各所述微电网对应的第一最优功率曲线与第二最优功率曲线的误差均在设定范围内，结束比较，基于最后计算的各所述微电网各模块数量对各所述微电网进行规划设计。
15.一种微电网规划设计系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取被规划微电网所在区域相关的配电网各节点的历史负荷信息和电压信息及各所述微电网覆盖范围内的历史负荷信息和预先设定的各模块的性能参数；
外层计算模块，用于将所述配电网各节点的历史负荷信息和电压信息，输入预先设定的外层配电网运行控制模型进行计算，得到各所述微电网与配电网接入点的交换功率上下限及第一最优功率曲线；
内层计算模块，用于将各所述微电网与配电网接入点的交换功率上下限及各所述微电网覆盖范围内的历史负荷信息和所述各模块的性能参数，输入预先设定的各内层微电网优化配置模型进行计算，得到各所述微电网各模块数量及各所述微电网与配电网接入点的第二最优功率曲线；
输出模块，用于将各所述微电网对应的第一最优功率曲线与第二最优功率曲线进行比较，确定各所述微电网各模块数量。