1.一种并网型微网优化配置方法，其特征是，包括以下步骤：
s1、收集太阳能光照强度及风速的历史数据，并实时进行一下时段的太阳能光照强度及风速的预测；
s2、采用自适应--rbf神经网络算法对各时段内进行用电负荷、电源出力预测；
s3、从步骤s2的算法结果中使用改进的多目标人工蜂群算法得到优化配置结果；
s4、通过步骤s3中的结果对设备进行优化。
2.根据权利要求1所述的一种并网型微网优化配置方法，其特征是：所述方法优先使用于蓄电池利用效率的风光储微网结构。
3.根据权利要求2所述的一种并网型微网优化配置方法，其特征是：所述风光储微网结构的分布式电源包括风电、光伏，系统内还包括蓄电池，由于所建场地的条件限制，各机组的安装数量受到一定的限制，其最大安装数量需要约束在一定的范围内：
0≤ji≤jimax
0≤jsoc≤jsocmax
式中：ji——第i种电源的设备数量，；jimax——第i种电源的最大允许设备数量；jsoc——蓄电池数量；jsocmax——蓄电池最大允许数量。
4.根据权利要求1所述的一种并网型微网优化配置方法，其特征是，所述步骤s2中的自适应--rbf神经网络算法中的自适应公式如下：
式中：η(k)——第k步的学习速率；e(k)——第k步的误差平方和。