1.一种多边共享的储能优化配置及其成本分摊方法，其特征是，包括以下步骤：
S1，获取各个微电网的历史负荷数据以及风电、光伏发电数据；
S2，检测得到环境参数，包括光伏组件倾斜面总辐射量、温度、风电机组风速以及风向；
S3，建立预测净负荷需求函数；
S4，综合净负荷需求函数以及微电网储能成本模型求解；
S5，进行最佳储能配置以及成本分摊，与最佳储能学习模型对比判断。
2.根据权利要求1所述的一种多边共享的储能优化配置及其成本分摊方法，其特征是，所述步骤S2中环境参数为实时检测，根据实时检测到的光伏组件倾斜面总辐射量和温度以及光伏发电计算公式预测光伏发电的输出功率：
P1＝Q×S×η1×η
其中，P1表示光伏发电的输出功率，Q表示倾斜面总辐射量，S表示光伏组件面积，η1表示光伏组件转化效率，η表示光伏系统总效率；
根据实时检测到的风速以及风电机组输出功率和风速之间的功率曲线预测风电场发电的输出功率。
3.根据权利要求1所述的一种多边共享的储能优化配置及其成本分摊方法，其特征是，所述步骤S3中，各微电网的预测净负荷需求函数具体为：
P净＝P1+P2-Pa
其中，P净表示预测净负荷需求函数，P1表示光伏发电的输出功率，P2表示风电场发电的输出功率，Pa表示微电网的负荷需求；
微电网联盟的总净负荷需求函数为：
P净总＝P储
其中，P储表示微电网储能需求功率。
4.根据权利要求1所述的一种多边共享的储能优化配置及其成本分摊方法，其特征是，所述步骤S4包括以下步骤，
S41，微电网储能成本模型为：
Jmin＝C运行+C建造
其中，Jmin表示微电网储能最小成本，C运行表示微电网储能运行成本，C建造表示微电网储能建造成本；
微电网储能运行成本C运行具体为：
其中，表示微电网储能充放电单位成本，D1和D2表示二进制0-1变量，当其值取1时分别表示微电网储能在t时段进行充电或者放电操作，D1取1时，D2取0，P充电和P放电表示微电网储能在t时段的充电和放电功率；T为一天所分的调度时段数量，这里取T＝24；
微电网储能建造成本C建造具体为：
其中，r表示折现率，y表示微电网储能的实用年限，α和β表示单位能量容量成本和单位功率容量成本，E容和P容分别表示微电网储能的能量容量和功率容量；
S42，微电网储能充放电约束条件为，
D1×D2＝0
P充电≥0，P放电≤P容；
S43，微电网联盟功率平衡约束；
S44，微电网储能电量上下界约束：
SminE容≤Et≤SmaxE容
其中，Smin和Smax表示微电网储能的最小和最大荷电状态，Et表示在t时段的电量；
S45，微电网储能相邻两时段的电量关系：
Et＝Et-1+Δt(η充P充-η放P放)；
其中，Δt表示微电网储能相邻两时段的时间间隔，η充和η放分别表示为微电网储能的充电和放电效率；
S46，根据约束条件进行求解。
5.根据权利要求1所述的一种多边共享的储能优化配置及其成本分摊方法，其特征是，所述步骤S5中完成最佳储能配置和成本分摊后，对于储能配置以及成本分摊的信息进行储存，并进行特征提取，提取训练特征，生成训练样本，基于训练样本，采用深度学习方式建立最佳储能学习模型，将每次得到的最佳储能配置和成本与最佳储能学习模型进行相似度对比，若与最佳储能学习模型中最接近的数据相差3％以上，则需要重新进行检测、预测和计算。
6.根据权利要求1所述的一种多边共享的储能优化配置及其成本分摊方法，其特征是，相邻微电网之间的分布距离相等。