1.一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：包括以下步骤：
确定作为黑启动电源的风电场的目标出力，根据风电场出力场景，分别采集储能功率和容量配置样本，制作样本数据的散点图和统计分布直方图；
确定候选非对称copula函数，利用极大似然估计法依次对候选非对称copula函数进行参数估计；
以经验copula函数作为参考，通过拟合度测试选定最合适的非对称copula函数作为储能功率和容量配置的联合概率分布函数；
利用核密度估计分别拟合储能功率和容量的边缘概率分布；
给定储能配置置信水平，建立机会约束规划模型，求解储能功率和容量的最优配置，得到配置方案。
2.如权利要求1所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：所述风电场的目标出力选为被启动机组的辅机正常运行所需功率之和；对任意一个风电场出力场景，储能输出功率为风电场出力和目标出力的差值。
3.如权利要求1所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：根据风电场出力场景，分别采集储能功率和容量配置样本时，设风电场出力场景样本的容量为n，对于每一个场景都得到一对储能的功率和能量配置，对于n维场景集合就可以得到储能功率配置和容量配置的样本数据；将这两者看作随机变量，分别用
4.如权利要求1所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：制作样本数据的散点图和统计分布直方图时，对样本数据做归一化秩变换，并根据变换后的样本数据作出散点图和统计分布直方图。
5.如权利要求1所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：非对称copula函数形式为：
其中α,β∈(0,1)，α≠0.5,β≠0.5,
或，根据样本在得到的散点图和统计分布直方图中的尾部相关性特点，划定候选对称copula函数c1和c2的范围。
6.如权利要求1所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：利用极大似然估计法进行参数估计实际上是一个带约束的非线性优化问题，优化目标为似然函数最大，约束条件包括α,β和θ的取值范围约束；极大似然估计值
其中arg表示目标函数l(φ)取最大时控制变量的取值；
或，拟合度测试中以经验copula函数作为参考，以欧几里得距离作为衡量拟合度的指标，选择和经验copula函数欧氏距离最小的copula函数为储能功率和容量配置的联合概率分布函数。
7.如权利要求1所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法，其特征是：给定储能配置置信水平，建立机会约束规划模型，给定储能配置的置信水平α，储能配置的机会约束规划模型为：
(pess,eess)＝argmincppess+ceeess
s.t.copt(fp(pess),ge(eess))≥α
其中cp和ce分别为储能设备的单位功率和单位容量成本。
8.一种风电场作为黑启动电源的储能配置系统，其特征是：包括：
被配置为确定作为黑启动电源的风电场的目标出力，根据风电场出力场景，分别采集储能功率和容量配置样本，制作样本数据的散点图和统计分布直方图的模块；
被配置为确定候选非对称copula函数，利用极大似然估计法依次对候选非对称copula函数进行参数估计的模块；
被配置为以经验copula函数作为参考，通过拟合度测试选定最合适的非对称copula函数作为储能功率和容量配置的联合概率分布函数的模块；
被配置为利用核密度估计分别拟合储能功率和容量的边缘概率分布的模块；
被配置为基于给定储能配置置信水平，建立机会约束规划模型，求解储能功率和容量的最优配置，得到配置方案的模块。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是：其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法。
10.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种风电场作为黑启动电源的储能配置方法。