1.一种风电场的无功优化方法，其特征在于，所述无功优化方法包括：
根据风电场中的各个风力发电机的状态来确定粒子中的控制变量的个数，其中，粒子中的控制变量为风力发电机的无功出力；
确定粒子的个数，并且针对所有粒子中的每个粒子的位置进行初始化；
基于预先建立的风电场的无功优化的目标函数，针对每个粒子确定个体最优位置，并且针对所有粒子确定全局最优位置；
确定是否满足预设的终止条件；
如果不满足预设的终止条件，则基于个体最优位置和全局最优位置来更新每个粒子的位置，并且再次确定个体最优位置和全局最优位置；
如果满足预设的终止条件，则根据最终确定的全局最优位置来控制风电场中的各个风力发电机的无功出力。
2.如权利要求1所述的无功优化方法，其特征在于，根据风电场中的各个风力发电机的状态来确定每个粒子中的控制变量的个数的步骤包括：根据作为可控变量的风力发电机的个数，来确定每个粒子中的控制变量的个数，其中，作为可控变量的风力发电机包括：处于正常发电状态的风力发电机、处于待机状态并且不执行待机停调控制命令的风力发电机、作为标杆机组并且处于正常发电状态或待机状态的风力发电机。
3.如权利要求1所述的无功优化方法，其特征在于，针对所有粒子中的每个粒子的位置进行初始化的步骤包括：
将所有粒子中的第一部分粒子中的控制变量初始化为风力发电机的无功出力的最大值，
将所有粒子中的第二部分粒子中的控制变量初始化为风力发电机的无功出力的最小值，
将所有粒子中的第三部分粒子中的控制变量初始化为初始潮流时的风力发电机的无功出力的值，
将所有粒子中的第四部分粒子中的控制变量初始化为随机生成的值。
4.如权利要求1所述的无功优化方法，其特征在于，预先建立的风电场的无功优化的目标函数包括至少两个目标函数，
其中，所述至少两个目标函数中的第一目标函数表示关于风电场中的电压越限节点的个数的函数，
所述至少两个目标函数中的第二目标函数表示关于风电场中的有功网损的函数。
5.如权利要求4所述的无功优化方法，其特征在于，针对每个粒子确定个体最优位置的步骤包括：
针对每个粒子的所有位置进行关于第一目标函数的比较，
如果所有位置中仅一个位置满足第一目标函数的值为0，则将所述一个位置确定为该粒子的个体最优位置，
如果所有位置之中多个位置满足第一目标函数的值为0，则针对所述多个位置进行关于第二目标函数的比较，并且将所述多个位置之中的满足第二目标函数的值最小的位置确定为该粒子的个体最优位置。
6.如权利要求4所述的无功优化方法，其特征在于，针对所有粒子确定全局最优位置的步骤包括：
针对所有粒子进行关于第一目标函数的比较，
如果在所有粒子之中仅一个粒子的位置满足第一目标函数，则将所述一个粒子的位置确定为全局最优位置，
如果在所有粒子之中多个粒子的位置均满足第一目标函数，则将所述多个粒子的位置之中的满足第二目标函数的粒子的位置确定为全局最优位置。
7.如权利要求1所述的无功优化方法，其特征在于，确定粒子的个数的步骤包括：
基于预先设定的最小粒子个数、最大粒子个数、风电场中的所有风力风力发电机的个数、以及粒子中的控制变量的个数，来确定粒子的个数。
8.如权利要求1所述的无功优化方法，其特征在于，基于个体最优位置和全局最优位置来更新每个粒子的位置的步骤包括：
基于最大惯性权重因子、最小惯性权重因子、每个粒子中的控制变量的个数、以及当前更新每个粒子的位置时的迭代次数，来修正粒子群算法的速度更新公式中的惯性因子，
将个体最优位置和全局最优位置应用于具有修正的惯性因子的速度更新公式，来更新每个粒子的位置。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行权利要求1至8中的任一项所述的无功优化方法的程序指令。
10.一种计算装置，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，存储有当被处理器执行时使得处理器执行权利要求1至8中的任一项所述的无功优化方法的程序指令。
11.一种风电场的无功优化装置，其特征在于，所述装置包括：
初始化模块，用于根据风电场中的各个风力发电机的状态来确定粒子中的控制变量的个数，其中，粒子中的控制变量为风力发电机的无功出力；以及确定粒子的个数，并且针对所有粒子中的每个粒子的位置进行初始化；
优化模块，用于基于预先建立的风电场的无功优化的目标函数，针对每个粒子确定个体最优位置并且针对所有粒子确定全局最优位置；响应于预设的终止条件不被满足，基于个体最优位置和全局最优位置来更新每个粒子的位置，然后返回到针对每个粒子确定个体最优位置并且针对所有粒子确定全局最优位置的步骤；
控制模块，用于响应于预设的终止条件被满足，根据最终确定的全局最优位置来控制风电场中的各个风力发电机的无功出力。
12.如权利要求11所述的无功优化装置，其特征在于，所述初始化模块还用于：
根据作为可控变量的风力发电机的个数，来确定每个粒子中的控制变量的个数，
其中，作为可控变量的风力发电机包括：处于正常发电状态的风力发电机、处于待机状态并且不执行待机停调控制命令的风力发电机、作为标杆机组并且处于正常发电状态或待机状态的风力发电机。
13.如权利要求11所述的无功优化装置，其特征在于，所述初始化模块还用于：
将所有粒子中的第一部分粒子中的控制变量初始化为风力发电机的无功出力的最大值，
将所有粒子中的第二部分粒子中的控制变量初始化为风力发电机的无功出力的最小值，
将所有粒子中的第三部分粒子中的控制变量初始化为初始潮流时的风力发电机的无功出力的值，
将所有粒子中的第四部分粒子中的控制变量初始化为随机生成的值。
14.如权利要求11所述的无功优化装置，其特征在于，预先建立的风电场的无功优化的目标函数包括至少两个目标函数，
其中，所述至少两个目标函数中的第一目标函数表示关于风电场中的电压越限节点的个数的函数，
所述至少两个目标函数中的第二目标函数表示关于风电场中的有功网损的函数。
15.如权利要求14所述的无功优化装置，其特征在于，所述优化模块还用于：
针对每个粒子的所有位置进行关于第一目标函数的比较，
如果所有位置中仅一个位置满足第一目标函数的值为0，则将所述一个位置确定为该粒子的个体最优位置，
如果所述位置之中多个位置满足第一目标函数的值为0，则针对所述多个位置进行关于第二目标函数的比较，并且将所述多个位置之中的满足第二目标函数的值最小的位置确定为该粒子的个体最优位置。
16.如权利要求14所述的无功优化装置，其特征在于，所述优化模块还用于：
针对所有粒子进行关于第一目标函数的比较，
如果在所有粒子之中仅一个粒子的位置满足第一目标函数，则将所述一个粒子的位置确定为全局最优位置，
如果在所有粒子之中多个粒子的位置均满足第一目标函数，则将所述多个粒子的位置之中的满足第二目标函数的粒子的位置确定为全局最优位置。
17.如权利要求11所述的无功优化装置，其特征在于，所述初始化模块还用于：
基于预先设定的最小粒子个数、最大粒子个数、风电场中的所有风力风力发电机的个数、以及粒子中的控制变量的个数，来确定粒子的个数。
18.如权利要求11所述的无功优化装置，其特征在于，所述优化模块还用于：
基于最大惯性权重因子、最小惯性权重因子、每个粒子中的控制变量的个数、以及当前更新每个粒子的位置时的迭代次数，来修正粒子群算法的速度更新公式中的惯性因子，
将个体最优位置和全局最优位置应用于具有修正的惯性因子的速度更新公式，来更新每个粒子的位置。
19.一种风电场，其特征在于，包括：
多个风力发电机，具备无功出力能力；
风力发电机控制器，与相应的风力发电机连接，控制所述风力发电机提供无功功率；
如权利要求11至18任一项所述的无功优化装置，用于采集各个风力发电机的实时运行状态，并根据各个风力发电机的实时运行状态，确定各个风力发电机提供的无功功率的值。