1.新能源并网场景下的电力优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1，采集风电阵列中各风电机组的电功率向量；

S2，根据各风电机组的电功率向量在频域中所有频率与其对应的能量幅值的数值分布和同步变化情况，得到各风电机组的功率影响强度；

S3，根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量组合前后的功率影响强度对比情况，得到各风电机组相对于其他各风电机组的波动显著程度；根据各风电机组与其他所有风电机组的波动显著程度，得到各风电机组的波动显著权重；根据所有风电机组的波动显著权重和功率影响强度，得到阵列电能波动度；

S4，获取各时刻下风电阵列的输出功率；根据各时刻及其一段时间之前的时刻的风电阵列的输出功率和阵列电能波动度训练神经网络，得到神经预测模型，使用神经预测模型对当前时刻一段时间段之后的时刻的输出功率进行预测，得到输出功率预测值；根据输出功率预测值与预设标定功率的对比结果调度电力设备；

所述根据各时刻及其一段时间之前的时刻的风电阵列的输出功率和阵列电能波动度训练神经网络，得到神经预测模型，使用神经预测模型对当前时刻一段时间段之后的时刻的输出功率进行预测，得到输出功率预测值，包括：将当前时刻之前预设数量个时刻记为训练时刻，将所有训练时刻的风电阵列的输出功率按照时间顺序排列，得到功率标签向量；

使用所有训练时刻预设时间段之前的时刻的风电阵列的输出功率、阵列电能波动度和功率标签向量训练神经网络，得到训练完成的神经预测模型；

对当前时刻下风电阵列的输出功率、阵列电能波动度采用神经预测模型进行预测，得到预设时间段之后的时刻的输出功率预测值；

所述根据输出功率预测值与预设标定功率的对比结果调度电力设备，包括：当输出功率预测值低于预设标定功率时，启动火力发电机组；

所述各风电机组的功率影响强度的获取方法，包括：

对各风电机组的电功率向量进行频域分析，得到各风电机组的电功率频谱；其中，电功率频谱中的各元素为电功率向量在各频率处的能量幅值；

将所述电功率频谱中除首位元素之外的各元素与首位元素的比值，记为各元素对应频率处的能量占比；计算各风电机组的电功率向量中所有元素的均值，记为各风电机组的功率均值；

计算各元素对应的频率与其对应频率处的能量占比的乘积；获取所有元素所述乘积的和值；将所述和值与各风电机组的功率均值的乘积，作为各风电机组的功率影响强度。

2.如权利要求1所述的新能源并网场景下的电力优化调度方法，其特征在于，所述根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量组合前后的功率影响强度对比情况，得到各风电机组相对于其他各风电机组的波动显著程度，包括：计算各风电机组与其他各风电机组的电功率向量的和向量，记为各风电机组与其他各风电机组的功率和向量；

对各风电机组与其他各风电机组的功率和向量，按照各风电机组的功率影响强度的计算方法，得到各风电机组与其他各风电机组的组合影响强度；

根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量的功率影响强度之和与所述组合影响强度的对比结果，得到各风电机组相对于其他各风电机组的波动显著程度。

3.如权利要求2所述的新能源并网场景下的电力优化调度方法，其特征在于，所述根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量的功率影响强度之和与所述组合影响强度的对比结果，得到各风电机组相对于其他各风电机组的波动显著程度，包括：将第n个风电机组相对于第h个风电机组的波动显著程度记为 ， ；其中， 为第n个风电机组的功率影响强度； 为第h个风电机组的功率影响强度； 为第n个和第h个风电机组的组合影响强度。

4.如权利要求1所述的新能源并网场景下的电力优化调度方法，其特征在于，所述根据各风电机组与其他所有风电机组的波动显著程度，得到各风电机组的波动显著权重，包括：计算各风电机组与其他所有风电机组的波动显著程度之和，记为各风电机组的波动显著特征；将各风电机组的波动显著特征的归一化值，作为各风电机组的波动显著权重。

5.如权利要求1所述的新能源并网场景下的电力优化调度方法，其特征在于，所述根据所有风电机组的波动显著权重和功率影响强度，得到阵列电能波动度，包括：以各风电机组的波动显著权重为权值，计算所有风电机组的功率影响强度的加权平均值，得到阵列电能波动度。

6.新能源并网场景下的电力优化调度设备，实现如权利要求1‑5任意一项所述的新能源并网场景下的电力优化调度方法的步骤，其特征在于，所述电力优化调度设备包括：电力数据采集模块，用于采集风电阵列中各风电机组的电功率向量；

电力数据处理模块，用于根据各风电机组的电功率向量在频域中所有频率与其对应的能量幅值的数值分布和同步变化情况，得到各风电机组的功率影响强度；根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量组合前后的功率影响强度对比情况，得到各风电机组相对于其他各风电机组的波动显著程度；根据各风电机组与其他所有风电机组的波动显著程度，得到各风电机组的波动显著权重；根据所有风电机组的波动显著权重和功率影响强度，得到阵列电能波动度；

电力设备调度模块，用于获取各时刻下风电阵列的输出功率；根据当前时刻的阵列电能波动度和输出功率对当前时刻预设时间段之后的时刻的输出功率进行预测，得到输出功率预测值；根据输出功率预测值调度电力设备。

7.新能源并网场景下的电力优化调度装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1‑5任意一项所述新能源并网场景下的电力优化调度方法的步骤。