1.一种高压连锁脱网风险的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取电网中无功源的已用额度及所述无功源的剩余额度；根据所述无功源的已用额度及所述无功源的剩余额度，通过连续潮流模型获取新能源汇集系统的出力最大值；根据所述新能源汇集系统的出力最大值及预设检测规则校核所述电网是否存在高压连锁脱网风险，若校核所述电网存在所述高压连锁脱网风险，则减小所述新能源汇集系统的出力最大值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无功源的已用额度及所述无功源的剩余额度，通过连续潮流模型获取新能源汇集系统的出力最大值，包括：获取各新能源场站的初始出力值以及各新能源汇集站节点的初始电压分布；调整各所述新能源场站的初始出力值，得到所述新能源场站的新能源出力增长值；根据所述新能源出力增长值，计算潮流，得到调整后所述各新能源汇集站的节点电压；若调整后的所述新能源汇集站的节点电压位于预设阈值范围之外，则投入所述无功源，直到所述调整后的新能源汇集站的节点电压在所述预设阈值范围之内；判断功率-电压曲线是否出现拐点，若所述功率-电压曲线出现拐点，将所述拐点对应的功率值作为所述新能源汇集系统的出力最大值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断功率-电压曲线是否出现拐点，若所述功率-电压曲线出现拐点，将所述拐点对应的功率值作为所述新能源汇集系统的出力最大值的步骤之后，还包括：若未出现拐点，则返回调整各所述新能源场站的初始出力值，得到所述新能源场站的新能源出力增长值的步骤，直到功率-电压曲线出现拐点，并将所述拐点对应的功率值作为所述新能源汇集系统的出力最大值。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述拐点对应的功率值作为所述新能源汇集系统的出力最大值，包括：将预设倍数的所述功率值作为所述新能源汇集系统的出力最大值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若校核所述电网存在所述高压连锁脱网风险，则减小所述新能源汇集系统的出力最大值包括：若校核所述电网存在所述高压连锁脱网风险，则增加控制裕度以减小所述新能源汇集系统的出力最大值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述校核所述电网存在所述高压连锁脱网风险包括：在所述电网中增加或减少一个所述无功源，对所述电网中的无功源进行调整；计算调整后的所述新能源汇集站的节点电压；判断调整后的所述新能源汇集站的节点电压是否大于安全阈值；若调整后的所述新能源汇集站的节点电压大于所述安全阈值，则所述电网存在所述高压连锁脱网风险。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述电网中增加或减少一个所述无功源，对所述电网中的无功源进行调整，包括：断开所述电网中的所述新能源汇集站的最大电容支路或最大电抗支路；或：关闭新能源变电站的任一静止无功补偿器或电容器或电抗器。
8.一种高压连锁脱网风险的预测装置，其特征在于，所述装置包括：无功源统计模块，用于获取电网中无功源的已用额度及所述无功源的剩余额度；出力最大值获取模块，用于根据所述无功源的已用额度及所述无功源的剩余额度，通过连续潮流模型获取新能源汇集系统的出力最大值；风险校核模块，用于根据所述新能源汇集系统的出力最大值及预设检测规则校核所述电网是否存在高压连锁脱网风险，若校核所述电网存在所述高压连锁脱网风险，则减小所述新能源汇集系统的出力最大值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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