1.一种垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，其步骤包括： S1.烟气处理装置能耗模型的建立：根据现有烟气处理装置能耗模型，建立细化后的烟气处理能耗模型； S2.无线性趋势的负荷时间序列的获取：获取日前负荷预测时间序列，将负荷线性回归，负荷预测时间序列减去线性负荷时间序列，得到无线性趋势的负荷； S3.构建源荷协调优化模型：建立垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化模型，模型以风光出力预测时间序列和去除线性趋势的负荷预测曲线为基础数据，进行日前调度计划优化，以降低系统运行成本为目标； S4.优化控制：将垃圾焚烧电厂作为调峰资源参与源荷协调优化，通过所述线性协调优化模型对所述垃圾焚烧电厂发电和烟气处理设备资源进行优化控制，同时将线性负荷计入传统机组出力，从而减少系统运行成本和弃风弃光。 2.根据权利要求1所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于：所述步骤S1中，在传统的烟气处理装置能耗函数的基础上，增加考虑了储气罐进出烟气时的气泵能耗和烟气处理的单位能耗函数。 储气罐进出烟气时的气泵能耗： PS,t＝w1(α2,t+α3,t),t＝1,...,T 式中：w1为气泵的单位能耗系数，α2,t为时段t焚烧产生的烟气进入储气罐中的烟气量，α3,t为时段t从储气罐进入反应塔的烟气量，T为周期。 烟气处理的单位能耗函数： wα,t＝wα(1.5-(α1,t+α3,t)/θ),t＝1,...,T 上式中：w1为气泵的单位能耗系数；α3,t为时段t从储气罐进入反应塔的烟气量；wα为烟气处理的固定单位能耗系数；θ为单位时段最大烟气处理量。 3.根据权利要求2所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，所述步骤S1建立的细化烟气处理能耗模型包含完整约束。 模型除了权利要求2中的公式还包含： 进入储气罐的烟气量总和与离开储气罐的烟气量总和应当相等： 式中：α2,t为时段t焚烧产生的烟气进入储气罐中的烟气量，α3,t为时段t从储气罐进入反应塔的烟气量。 储气罐的烟气量不能大于最大储气量： 其中：η为储气罐容量。 且进出烟气管道有最大流量限制： 0≤α1,t,α2,t,α3,t≤δ,t＝1,...,T 其中：α1,t、α2,t为时段t焚烧产生的烟气进入反应塔中的烟气量；δ为烟气管道最大流量。 4.根据权利要求3所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，所述步骤S2所获得的无线性趋势的负荷时间序列。 PLoad,t＝PL,t-βtt 式中：PLoad,t为无线性趋势的负荷时间序列，PL,t为日前负荷预测时间序列，βt为日前负荷预测时间序列线性回归的斜率。 5.根据权利要求4所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，所述步骤S3建立的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化模型，模型以风光出力预测时间序列和去除线性趋势的负荷预测曲线为基础数据，优化日前调度计划，以降低总系统运行成本为目标函数。 所述系统总运行成本目标函数根据系统总运行成本最小化所确定，其总运行成本为传统机组运行成本、需求响应成本和弃风弃光成本总和； 所述传统机组运行成本目标函数根据传统机组总出力最小化和出力调节最小化两部分所确定。 6.根据权利要求4中所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，所述步骤S3建立的源荷线性协调优化模型时，提出的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调功率平衡约束包含负荷线性回归函数、垃圾焚烧电厂出力和烟气处理能耗。 Pg,t+PW,t+PG,t-PLoad,t-βtt-Pα,t＝0,t＝1,...,T 式中：Pg,t为传统火电机组出力，PW,t为风光新能源出力，PG,t为垃圾焚烧电厂出力，Pα,t为烟气处理能耗，PLoad,t为无线性趋势的负荷时间序列，βt为日前负荷预测时间序列线性回归的斜率。 7.根据权利要求6所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，所述步骤S4优化控制，通过所述线性协调优化模型对所述垃圾焚烧电厂发电和烟气处理设备资源进行优化控制，同时将线性负荷计入传统机组出力，从而减少系统运行成本和弃风弃光。 8.根据权利要求1～7中任意一项所述的垃圾焚烧电厂参与调峰的源荷线性协调优化方法，其特征在于，所述步骤S4中垃圾焚烧电厂参与调峰的具体步骤为：系统调度中心通过风光预测出力和预测负荷，通过所述烟气处理能耗函数和所述源荷线性协调优化模型来对垃圾焚烧电厂出力进行优化控制，从而达到系统总运行成本最小的目的。
