1.一种基于非线性数据模型的新能源并网故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于新能源并网的风能、太阳能和水能数据，提取相应的新能源并网系统变化参数集，构建非线性数据模型，所述新能源并网变化参数集包括功率、频率、电流和电压参数，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于新能源并网的时空信息，提取相应的新能源并网时空变化参数集并进行分类，所述新能源并网时空变化参数集包括地理位置、时间、功率和频率，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述新能源并网系统变化参数集与所述新能源并网时空变化参数集整合到一个新能源并网变化参数集中，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述新能源并网变化参数集进行相关性分析，筛选新能源并网中可能导致故障的参数，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在非线性数据模型的框架内，使用支持向量机算法分析所述新能源并网变化参数集，得到可能引发新能源并网故障的模式，包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对新能源并网的实时数据流进行监控，检索是否存在与所述可能引发新能源并网故障的模式相匹配的实时模式，包括:
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述如果在实时数据流中得到与所述可能引发新能源并网故障的模式相匹配的实时模式，通过决策树算法进行新能源并网故障预测，得到最终的故障预测结果，包括: