1.一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，包括：S1：获取风力发电站的基础运行数据，从基础运行数据中提取出运行特征，运行特征包括有效运行时长和单位发电量，并将运行特征组合成运行事件；

有效运行时长和单位发电量的提取方法包括：通过数据库查询出风力发电站所有的原始数据，并逐一识别出原始数据的状态类型，将状态类型为有效状态的原始数据记为基础运行数据，获得i个基础运行数据；

通过时间戳逐一查询出i个基础运行数据完成储存并记录的时刻，获得i个记录时刻；

按照时间的先后顺序，将i个记录时刻依次排列，并将第一个记录时刻至最后一个记录时刻之间的时长记为有效运行时长；

通过自然语言处理技术逐一识别出i个基础运行数据的文字部分和数字部分，将文字部分为发电量的基础运行数据记为目标数据，并将目标数据的数字部分记为子发电量，获得 个子发电量；

将 个子发电量逐一累加后与有效运行时长比较，获得单位发电量；

单位发电量的表达式为：

；

式中， 为单位发电量， 为第 个子发电量， 为有效运行时长；

运行事件的组合方法包括：

从数据库内筛选出具有两个事件单元的基础事件，并将两个事件单元分别记为第一事件单元和第二事件单元；

将有效运行时长和单位发电量分别导入到第一事件单元和第二事件单元内，生成运行时长单元和发电量单元；

将运行时长单元赋予数字编号1，将发电量单元赋予数字编号2，生成运行事件；

S2：基于状态识别准则，对运行事件进行状态识别，识别出运行事件的事件状态，事件状态包括有效事件和无效事件，并判定是否满足并购基础条件；

S3：若满足并购基础条件，设定风力发电站的财务风险时段，获取风力发电站在财务风险时段内的综合财务数据，综合财务数据包括资产营负差、有效发电率、成交爬升率和投资回报率；

S4：将综合财务数据输入到提前训练好的财务风险预测模型中，预测出风力发电站的财务状态值，并判定是否发出财务风险预警提示；

S5：若发出财务风险预警提示，从综合财务数据中识别出风险参数，并根据风险参数的数量，制定出财务风险等级。

2.根据权利要求1所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，状态识别准则为：当出现异常单元时，停止状态识别操作；

有效事件和无效事件的识别方法包括：

按照编号由小到大的方式，首先将编号为1的运行时长单元内的有效运行时长与运行时长标定值比较；

当有效运行时长小于运行时长标定值时，将运行时长单元记为异常单元，运行事件识别为无效事件；

当有效运行时长大于等于运行时长标定值时，然后将编号为2的发电量单元内的单位发电量与发电量标定值比较，当单位发电量小于发电量标定值时，将发电量单元记为异常单元，运行事件识别为无效事件；

当有效运行时长大于等于运行时长标定值，且单位发电量大于等于发电量标定值时，将运行事件识别为有效事件；

是否满足并购基础条件的判定方法包括：

当运行事件的事件状态为有效事件时，判定满足并购基础条件；

当运行事件的事件状态为无效事件时，判定不满足并购基础条件。

3.根据权利要求2所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，有效发电率的获取方法包括：在财务风险时段内，通过数据库查询出风力发电站在每一个时刻的发电功率，并将发电功率第一次大于功率标准值的时刻至发电功率第一次小于功率标准值的时刻之间的时长记为功率间隔时长；

以一个功率间隔时长为标准，在财务风险时段内标记出 个功率时刻点，并依次查询出 个功率时刻点的发电功率，获得 个实际功率；

通过技术参数表查询出风力发电站的最大发电功率，记为总功率，并将 个实际功率依次与总功率比较后求平均值，获得有效发电率；

有效发电率的表达式为：

；

式中， 为有效发电率， 为第 个实际功率， 为总功率。

4.根据权利要求3所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，成交爬升率的获取方法包括：将财务风险时段划分为 个相同时长且连续的销售区段，并标记出每一个销售区段的起点时刻和终点时刻，获得 个起点时刻和 个终点时刻；

通过财务管理系统逐一查询出风力发电站在 个起点时刻和 个终点时刻的发电量销售值，获得 个起点销售值和 个终点销售值；

将 个终点销售值依次与对应的 个起点销售值作差后，并与风力发电站的总销售值比较，获得 个区段销售率；

区段销售率的表达式为：

；

式中， 为第 个区段销售率， 为第 个终点销售值， 为第 个起点销售值， 为风力发电站的总销售值；

将相邻两个区段销售率依次作差后，获得 个子攀升率，并将 个子攀升率累加后求平均，获得成交爬升率；

成交爬升率的表达式为：

；

式中， 为成交爬升率， 为第 个子攀升率。

5.根据权利要求4所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，投资回报率的获取方法包括：通过股权管理系统查询出风力发电站的投资信息，并识别出投资信息中的投资方，获得 个投资方；

通过财务管理系统分别查询出 个投资方在财务风险时段内的期望回报额和实际回报额，并将 个实际回报额与 个期望回报额比较后，生成 个子回报率；

子回报率的表达式为：

；

式中， 为第 个子回报率， 为第 个实际回报额， 为第 个期望回报额；

将 个子回报率累加后求平均，获得投资回报率；

投资回报率的表达式为：

；

式中， 为投资回报率， 为第 个子回报率。

6.根据权利要求5所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，财务状态值包括安全状态和风险状态；

财务风险预测模型的训练方法包括：

预先采集多组综合财务数据以及与综合财务数据对应的财务状态值；

将综合财务数据转换为对应的一组特征向量，将特征向量作为神经网络模型的输入，将财务状态值转换为与综合财务数据对应的标签，将安全状态转换为0，将风险状态转换为

1，并将每组综合财务数据对应的财务状态值作为神经网络模型的输出，以财务状态值为预测目标，以最小化所有训练数据的预测误差之和作为训练目标，对神经网络模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止训练，获得财务风险预测模型；

是否发出财务风险预警提示的判定方法包括：当财务风险预测模型的输出为0时，预测的财务状态值为安全状态，判定不发出财务风险预警提示；

当财务风险预测模型的输出为1时，预测的财务状态值为风险状态，判定发出财务风险预警提示。

7.根据权利要求6所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，风险参数的识别方法包括：将资产营负差与安全营负差比较，当资产营负差小于安全营负差时，将资产营负差记为风险参数；

将有效发电率与安全发电率比较，当有效发电率小于安全发电率时，将有效发电率记为风险参数；

将成交爬升率与安全爬升率比较，当成交爬升率小于安全爬升率时，将成交爬升率记为风险参数；

将投资回报率与安全回报率比较，当投资回报率小于安全回报率时，将投资回报率记为风险参数。

8.根据权利要求7所述的一种用于风力发电站的并购财务风险分析方法，其特征在于，财务风险等级包括可控级别和不可控级别；

可控级别和不可控级别的制定方法包括：

统计出被标记为风险参数的数量，记为风险量值；

当风险量值为1或2时，制定出可控级别；

当风险量值为3或4时，制定出不可控级别。