1.一种电力市场下共享车位与电动汽车撮合效益计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：采集停车场信息以及多个需要计算效益的电动汽车的车辆信息；所述停车场信息包括停车场提供的共享车位的能够提供停车的时间以及车位的价格；所述需要计算效益的电动汽车中的一辆汽车被选择停在该停车场；所述需要计算效益的电动车的车辆信息包括电动汽车的车辆停车的时间段以及停车的报价；其中所述需要计算效益的电动汽车至少一辆；
步骤二：将所用电动汽车的车辆停车的报价进行价格分区；所述价格分区为根据预设的价格区间进行分区；选择处于最高价格区间的电动汽车的信息进行下面的步骤，
步骤三：采集电价信息；所述电价信息为该停车场的电价信息；所述电价信息具体为电网给定的电价，包括分时电价、尖峰电价、实时电价；
步骤四：对步骤二选择出的最高价格区间的所有电动汽车进行功率优化，并根据停车场的具体电价得到最低充电电费；所述功率优化为根据车辆的具体参数，得到电动汽车所有可能的充放电策略集，具体参数包括进场电量、最高电量、最低电量、最大充电功率、最大放电功率、进场时间和出场时间；所述功率优化具体采用改进的拉氏乘子法进行优化；所述最低充电电费为在停车场的具体电价下，充放电策略集中每一个策略对应一个电费，最低充电电费为上述电费中的最低值；最后将每台电动汽车所有可能的进场到出场每小时的充放电功率，即充放电策略集以及最低电费输出；
步骤五：将步骤四中生成的充放电策略集中重复的充放电策略删除后；更新每辆电动汽车的充放电策略集；
步骤六：根据步骤四中的生成的每辆电动汽车的充放电策略集，计算步骤五剩余的每辆电动汽车计算预估收益；所述预估收益具体计算具体包括：计算没有经过功率优化的该车辆平均充电时的电费后，该车辆平均充电时电费减去该车辆对应的最低电费；
步骤七：将步骤六生成的所有电动汽车的车辆预估收益、步骤五生成的每辆电动汽车的充放电策略集、停车场的负荷信息进行梯度优化算法从而生成每辆电动汽车如果停在该停车场时的收益即车辆效益。
2.根据权利要求1所述的一种电力市场下共享车位与电动汽车撮合效益计算方法，其特征在于：步骤四中的改进的拉氏乘子法具体包括以下步骤：
s41：第i台车辆的电费的目标函数：
(1)式中f1为车辆的电费；prit为t时刻的电网电价；pit为第i台车第t时刻的充电功率；
s42:(1)式的约束条件为：
(2)式中，pit为第i台车第t时刻的充电功率；pmax为最大充电功率；tin.i为第i台车的进场时刻；tout.i为第i台车的离场时刻；pmin为最小充电功率，该值为负数时代表电动汽车在放电；emin为最低电量；ein.i为第i台电动汽车入场时电量；emax为电动汽车最高电量；sit为第i台车第t时刻的状态参数，该车辆在该时刻停车时为1，否则为0；
s43：带入拉格朗日乘子法的目标函数，所述拉格朗日乘子法的目标函数如下式：
(3)式中：ai、bit、cit和dit为大于等于零的任意实数；ei为不为零的任意实数；
s44：将拉格朗日乘子法的目标函数带入kkt条件方程组，所述kkt条件方程组具体如下式：
s45:输出式(4)的所有解构成的矩阵即为该车辆的充放电策略集。
3.根据权利要求1所述的一种电力市场下共享车位与电动汽车撮合效益计算方法，其特征在于：所述梯度算法具体包括以下步骤：
s71：生成停车场总电费的目标函数及约束条件；
其中f2为停车场总电费；part1为停车场向电网缴纳的电度电费；part2为电动汽车向停车场缴纳的电度电费；part3为停车场向电网缴纳的容量电费；pri为电网电价；pp为停车场电价；pc为容量电价；lobase为停车场的基础负荷；loev为历史入场的电动汽车负荷；pmi为电动汽车i在停车场电价下的最优充放电策略；pmir为电动汽车i的所有可能的充放电策略集；k为常数，取较大的负值；
约束条件为：
式(6)中，pev为预估车辆收益；
约束1保证电动汽车的预估收益不会降低，约束2保证停车场电价为正数且不大于电网电价的最大值；
s72：输入步骤四得出的充放电策略矩阵、停车场的基础负荷、历史入场车辆负荷，运用内点法或投影法或牛顿法或共轭梯度法对目标函数式(5)求解；解即为停车场给车辆的电价。
4.根据权利要求1所述的一种电力市场下共享车位与电动汽车撮合效益计算方法，其特征在于：所述车辆平均充电时的电费由下式得出：
式(4)中fave.i为第i台车平均充电的电费；pave.i为第i台车的平均充电时的充电功率。
5.一种电力市场下共享车位与电动汽车撮合效益计算系统，应用如权利要求1至4任一权利要求所述的一种电力市场下共享车位与电动汽车撮合效益计算方法进行计算的系统，其特征在于：包括待评估车辆信息模块、改进的拉氏乘子法模块、汽车充电方案模块、预估车辆收益模块、梯度优化算法模块；
所述待评估车辆信息模块用于采集停车场信息以及多个需要计算效益的电动汽车的车辆信息；并将信息输出至改进的拉氏乘子法模块；
所述改进的拉氏乘子法模块将来自待评估车辆信息模块的信息以及停车场的电价信息对待评估的车辆进行功率优化，将车辆优化后的收益输出到预估车辆收益模块；所述功率优化方法为采用改进的拉氏乘子法；
所述汽车充电方案模块用于接收改进的拉氏乘子法模块输入的车辆所有可能的充放电策略集，删去策略集中重复的车辆充放电策略，并将所有待评估车辆的充放电策略集信息输入梯度优化算法模块；
所述预估车辆收益模块用于记录待评估车辆在电价模块给定的电网电价下的最优收益，并将车辆预估收益信息输入梯度优化算法模块；
所述梯度优化算法模块用于接收车辆预估收益信息、车辆充放电策略集信息、停车场负荷信息和历史入场车辆信息，经过构建停车场收益目标函数，运用梯度优化算法，在保证车辆收益不低于预估收益前提下，得到车辆对停车场的效益信息并输出到车辆效益模块，同时，得到停车场对车辆二次优化时给出的停车场电价并输出停车场电价信息到停车场电价模块。