1.一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：包括：步骤一：通过历史连锁故障中故障节点的故障传播时间和感知延迟时间的比对分析，在历史连锁故障中识别感知滞后故障，并通过频次分析判断集群感知系统是否存在故障感知滞后现象；步骤二：若存在，对故障传播链中相邻故障节点的故障传播时间进行稳定性分析，确定相邻故障节点的基准故障传播时间，将各故障传播链以及相邻故障节点的基准故障传播时间进行整合，生成故障传播库；步骤三：根据故障传播库中故障节点与感知节点的物理参数计算故障节点的理论感知时间，并根据故障节点的历史感知时间计算修正系数，结合理论感知时间和修正系数计算故障传播库中各故障节点的感知时间；步骤四：通过当前故障特征与故障传播库的匹配，识别目标故障传播链；步骤五：对目标故障传播链中当前故障节点与下游节点的基准故障传播时间和感知时间进行比对分析，判断当前故障是否存在感知滞后风险，若存在，根据感知滞后指数确定目标故障传播链的调控优先级，并进行分层调控。
2.根据权利要求1所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述感知滞后故障的识别方式为：对于每个历史连锁故障事件：通过电气量突变确定首个故障节点，并记录故障发生时刻；根据电网拓扑，依次查找下游节点的故障发生时刻，将各故障节点按故障发生时刻排列，生成对应的故障传播链；对于每条故障传播链：计算相邻故障节点的故障传播时间，所述故障传播时间为上游节点故障与下游节点故障之间的时间差；计算每个故障节点的感知延迟，所述感知延迟为故障发生时刻与系统识别到故障时刻之间的时间差；将上游节点的感知延迟与上游节点故障到下游节点的故障传播时间进行作差计算，得到传播-感知时间差；根据故障传播时序为故障传播链中每个故障节点赋权，并计算加权故障链识别率；根据上游节点故障发生时刻和下游节点故障触发时刻的比较分析，得到滞后干预时间和实际可干预时间，并比例计算得到干预窗口错失率；对于任意一条故障传播链，加权故障链未识别率U ω 为：U ω =1-C ω ，其中C ω 为加权故障链识别率；将加权故障链未识别率与干预窗口错失率相加得到感知滞后指数，并将感知滞后指数与预设滞后指数进行比较，若感知滞后指数大于预设滞后指数，则该故障传播链对应的历史连锁故障为感知滞后故障。
3.根据权利要求2所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述加权故障链识别率的计算方式为：按故障传播时序给故障传播链中各节点编号，源头节点为1级，下游首个节点为2级，依次类推，根据节点编号为每个节点赋权，公式为：节点权重=总节点数-节点编号+1；计算加权故障链识别率，公式为：加权故障链识别率=已识别节点的权重之和/故障传播链所有节点的权重之和。
4.根据权利要求2所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述滞后干预时间和实际可干预时间的获取方式为：若上游节点故障发生时刻早于下游节点故障触发时刻，计算滞后干预时间 ，公式为： ，其中，T down 为下游节点故障触发时刻，T up 为上游节点故障发生时刻，T min 为干预最小执行时间；其中，干预最小执行时间的确定方式根据调控设备技术参数和统计历史数据得出；若 ，则滞后干预时间 为 ；若上游节点故障发生时刻晚于下游节点故障触发时刻，此时感知滞后已导致整个干预窗口完全错失，则滞后干预时间为上游故障发生时刻与下游故障触发时刻之差；实际可干预时间为下游故障触发时刻与上游故障发生时刻之间的时间段。
5.根据权利要求1所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述集群感知系统是否存在故障感知滞后现象的判断方式为：在历史连锁故障中统计感知滞后故障的比例，得到感知滞后故障占比；将感知滞后故障占比与预设占比进行比较，若感知滞后故障占比大于预设占比，则集群感知系统存在故障感知滞后现象。
6.根据权利要求1所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述基准故障传播时间的确定过程为：在历史连锁故障数据中筛选出感知滞后故障数据，并提取感知滞后故障对应的故障传播链；基于任意一条故障传播链：对于每对相邻故障节点：从所有包含该相邻故障节点的故障传播链中提取该相邻故障节点故障传播时间；计算该相邻故障节点在各故障传播链中故障传播时间的变异系数，并将变异系数与预设变异系数进行比较，若变异系数小于预设变异系数，则基准传播时间取故障传播时间均值，反之，则取最小值。
7.根据权利要求1所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述故障传播库中各故障节点感知时间的计算方式为：基于电力系统的物理规律，对感知时间的各组成部分进行理论计算：根据信号传播速度与传输路径参数计算数据传输延迟，公式为：T 传输 =线路长度/信号传播速度+数据帧大小/链路带宽；基于算法处理能力计算分析决策延迟，公式为：T 分析 =1/采样频率×算法处理周期数；理论感知时间为T 基础 =T 传输 +T 分析 ；在感知滞后故障数据中筛选与当前故障类型、物理参数相同的故障，得到历史样本集：{(T base,i ，T act,i )|i=1,2,...,n}，其中，n为历史样本集中的故障个数，T base,i 为第i次感知滞后故障的理论感知时间，T act,i 为第i次感知滞后故障的实际感知时间；对于历史样本集中的每次感知滞后故障，计算理论感知时间与实际感知时间的偏差率δ，并计算历史样本集中所有感知滞后故障感知时间偏差率的均值，得到平均偏差率δ 平 ；修正系数K为K=1+δ 平 ；对于故障传播库中的每个故障节点，将理论感知时间与修正系数相乘得到感知时间。
8.根据权利要求1所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述目标故障传播链的匹配方式为：从故障传播库中筛选所有包含当前故障节点的故障传播链，形成候选链集合；对于候选链集合中的每条故障传播链：若当前故障节点为源头节点，则每条故障传播链均为目标故障传播链；反之，确定当前故障节点在候选链中的等级，并向上游节点追溯，筛选出候选链中从源头节点到当前故障节点之间所有发生故障的节点，并统计发生故障节点个数，直至源头节点，将发生故障节点个数与故障传播链中总节点数进行比例计算，得到匹配节点占比；将匹配节点占比与预设匹配节点占比进行比较，若匹配节点占比大于预设匹配节点占比，则故障传播链为目标故障传播链。
9.根据权利要求1所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：所述判断当前故障是否存在感知滞后风险并进行调控的方式为：对于任意一条目标故障传播链：对比当前故障节点的感知时间T 感知 和当前故障节点与下游节点之间的基准故障传播时间T 传播 ；若T 感知 >T 传播 ，则当前故障节点的感知识别会滞后于下游节点，存在感知滞后风险；将目标故障传播链按感知滞后指数降序排列，得到目标故障传播链的调控优先级。
10.一种新能源场站集群主动感知系统，该系统用于执行如上述权利要求1-9任一项所述的一种新能源场站集群主动感知方法，其特征在于：包括以下模块：故障感知滞后现象判断模块：通过历史连锁故障中故障节点的故障传播时间和感知延迟时间的比对分析，在历史连锁故障中识别感知滞后故障，并通过频次分析判断集群感知系统是否存在故障感知滞后现象；故障传播库构建模块：若存在，对故障传播链中相邻故障节点的故障传播时间进行稳定性分析，确定相邻故障节点的基准故障传播时间，将各故障传播链以及相邻故障节点的基准故障传播时间进行整合，生成故障传播库；感知时间计算模块：根据故障传播库中故障节点与感知节点的物理参数计算故障节点的理论感知时间，并根据故障节点的历史感知时间计算修正系数，结合理论感知时间和修正系数计算故障传播库中各故障节点的感知时间；目标故障传播链识别模块：通过当前故障特征与故障传播库的匹配，识别目标故障传播链；感知滞后风险判断与调控模块：对目标故障传播链中当前故障节点与下游节点的基准故障传播时间和感知时间进行比对分析，判断当前故障是否存在感知滞后风险，若存在，根据感知滞后指数确定目标故障传播链的调控优先级，并进行分层调控。
