1.一种电力变压器故障诊断方法，其特征在于，所述电力变压器故障诊断方法包括以下步骤：步骤一，通过电压检测模块利用电压表检测电力变压器的运行电压数据；通过温度检测模块利用温度传感器检测电力变压器的工作温度数据，故障检测模块通过故障检测各种器件对电力变压器的相关数据进行检测，电力变压器的相关数据：振动和噪声的变化情况，变压器局部放电(局放)数据，油中融解气体、铁芯接地电流参数；并通过主控模块利用控制器控制电力变压器故障诊断装置各个模块的正常运行，结合智能控制算法和运行状态数据库的支持；

步骤二，通过控制器向所述电力变压器的工作节点芯片发送工作状态查询指令，所述电力变压器的工作节点芯片依次转发所述工作状态查询指令；

步骤三，通过故障检测模块利用故障检测电路判断各节点芯片的芯片地址是否与所述工作状态查询指令中指定的芯片地址相匹配；若不匹配，则判断该电力变压器发生故障，同时生成故障信号；

所述判断各节点芯片的芯片地址是否与所述工作状态查询指令中指定的芯片地址相匹配的方法，包括：若节点芯片的芯片地址与所述工作状态查询命令中指定的芯片地址相匹配，则返回变压器数据；

若检测发现未接收到与所述工作状态查询命令中指定的芯片地址相匹配的节点芯片返回的变压器数据，则判断该电力变压器发生故障，并生成故障信号；

步骤四，通过信号处理模块利用信号处理装置将步骤三生成的故障信号对应的电压幅值放大，采用单位时间内各采样点的放大电压的绝对值之和作为阈值对故障信号中的噪声进行滤除；

步骤五，通过数据传输模块根据数据传输装置利用光纤将步骤四增强处理后的故障信号数据上传至控制器进行故障分析；

所述故障分析采用的具体方法包括：

采集需诊断变压器的定检数据及形成的初步故障属性集与决策集；

对变压器故障信息进行约简，利用约简后的信息建立变压器故障物元模型及现状物元模型；

对故障物元模型及现状物元模型计算可拓关联函数值，确定故障诊断权系数并输出故障诊断结果；

步骤六，通过监测设备获取变压器的历史监测数据，并获取步骤五传输的变压器的实时故障信号数据；通过数据分析模块利用分析程序根据预设的数据归约标准，筛选所述变压器的历史监测数据和所述变压器的实时故障信号数据中有效故障数据；

步骤七，根据所述变压器的有效故障数据并结合步骤一检测到的电力变压器运行的电压数据和温度数据对电力变压器故障信息进行分析，生成故障分析报告，并上传至数据库服务器；

步骤八，通过故障辨识模块利用辨识程序从数据库服务器中读入变压器故障分析报告，并将变压器故障分析数据类型按数据名称进行编号，分别设置为A、B、C...，其中所包含的数据类型分别按A1～An、B1～Bm、C1～Ck...进行编号；将变压器故障类型设置为F，对其按F1～Ft进行编号；

步骤九，对步骤八得到的编号为A、B、C...的数据进行数据预处理，即对其进行缺失值填充、去噪声处理，然后对其按类进行归一化处理；

步骤十，利用主成分分析法对不同数据类型数据进行权重分析并得到权重系数，根据协方差矩阵求特征根Evalue和特征向量Evector，其中特征根归一化后的值即为各变压器相关运行数据的权重WOE，即每个特征根的贡献率，同理适用于不同类型的多种数据；

步骤十一，对支持向量机进行加权，利用加权支持向量机方法对故障数据进行训练，获得分类器模型；将训练分类器所用的变压器相关运行数据以及所对应的故障种类输入到加权支持向量机中，得到分类器；

步骤十二，继续向加权支持向量机中输入测试数据对该分类器进行参数调整和改进，最终输入所需要辨识的数据根据故障分析报告对电力变压器故障进行辨识，生成故障辨识结果，并对即将可能发生的故障进行提前的预测；

步骤十三，通过故障预警模块利用声光预警装置根据故障信息进行预警通知，对即将可能发生的故障进行提前的预测与报警，发出报警信号，提示检修人员进行定向的检修与维护，避免变压器出现进一步的严重事故；通过故障数据存储模块利用存储器对检测到的电压数据、温度数据、故障分析报告、故障辨识结果及预警信息进行存储；

步骤十四，通过显示模块利用显示器显示检测到的电压数据、温度数据、故障分析报告、故障辨识结果及预警信息的实时数据。

2.如权利要求1所述的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤五中，所述变压器故障信息约简采用两种方式：a.用两者依赖程度的差来确定重要性：

k(D)＝rB(D)‑rB‑B′(D)

其中：B为属性集；B’为属性集中某子集；rB(D)为B对D的依赖性；rB‑B’(D)为B‑B’对D的依赖性；k(D)为重要性两属性子集间的重要性数值；

b.利用两者等价关系的正域之商表示

其中：posB(D)为B对D的等价关系；posB‑B’(D)为B‑B’对D的等价关系；n(D)为两者的重要性。

3.如权利要求1所述的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤四中，所述噪声滤除分两次进行异步滤除，第一次从开始时刻进行噪声滤除，第二次噪声持续时间的一半作为开始时刻进行噪声滤除。

4.如权利要求1所述的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤六中，所述根据预设的数据归约标准，筛选所述变压器的历史监测数据和所述变压器的实时故障信号数据中有效故障数据的方法，包括：(I)基于特征归约标准清洗所述变压器的历史监测数据和所述变压器的实时故障数据；

(II)根据被清洗后的所述变压器的历史监测数据和所述变压器的实时故障数据，确定所述变压器的有效故障数据。

5.如权利要求1所述的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤七中，所述根据所述变压器的有效故障数据并结合检测到的电压数据、温度数据和电力变压器相关运行参数对电力变压器故障信息进行分析，生成故障分析报告的方法，包括：(1)根据预设的分类标准对所述变压器的有效故障数据进行归类；所述预设的分类标准包括将所述有效故障数据按照不同的工作分析需求进行归类，所述工作分析需求包括能效分析、节能建议分析和故障预警分析；

(2)存储所述变压器的有效故障数据，生成有效故障数据清单；

(3)分析各类变压器的有效故障数据，生成变压器故障分析报告；所述变压器故障分析报告包括变压器故障分析报告、变压器能效分析报告、变压器节能建议分析报告和变压器故障预警分析报告。

6.如权利要求1所述的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤十中，所述变压器相关运行数据的权重WOE的计算方法为：其中，WOE表示变压器相关运行数据的权重，P1表示特征根Evalue，P2表示特征向量Evector。

7.如权利要求1所述的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤十一中，所述利用加权支持向量机方法对故障数据进行训练，获得分类器模型的方法，包括：

1)获取多个变压器故障样本数据，所述多个变压器故障样本数据包括多个原始变量的多个特征值；

2)对于多个变压器故障样本数据中的每个样本数据，当所述样本数据符合已训练的多个分类器中的任一分类器对应的分类条件时，将所述分类器对应的类别作为所述样本数据的衍生变量；

3)将所述分类器的特征值作为所述衍生变量的特征值，得到所述样本数据的至少一个衍生变量的特征值，其中，所述分类器的特征值基于训练所述分类器的正样本数据的数量和负样本数据的数量确定；

4)基于所述多个样本数据的原始变量的特征值、类别和衍生变量的特征值进行训练，得到所述分类器模型。

8.一种应用如权利要求1～7任意一项所述的电力变压器故障诊断方法的电力变压器故障诊断装置，其特征在于，所述电力变压器故障诊断装置包括：电压检测模块，与主控模块连接，用于通过电压表检测电力变压器的运行电压数据；

温度检测模块，与主控模块连接，用于通过温度传感器检测电力变压器的工作温度数据；

主控模块，与电压检测模块、温度检测模块、故障检测模块、信号处理模块、数据传输模块、数据分析模块、故障辨识模块、故障预警模块、故障数据存储模块、显示模块连接，用于通过控制器控制电力变压器故障诊断装置各个模块的正常运行；结合智能控制算法和运行状态数据库的支持；

故障检测模块，与主控模块连接，用于通过故障检测各种器件对电力变压器的相关数据进行检测，电力变压器的相关数据：振动和噪声的变化情况，变压器局部放电(局放)数据，油中融解气体、铁芯接地电流参数；

信号处理模块，与主控模块连接，用于通过信号处理装置对检测到的电力变压器的故障信号进行增强处理；

数据传输模块，与主控模块连接，用于通过数据传输装置利用光纤将处理后的故障信号上传至控制器进行故障分析；

数据分析模块，与主控模块连接，用于通过分析程序根据检测到的电力变压器运行的电压数据和温度数据对电力变压器故障信息进行分析，并生成故障分析报告；

故障辨识模块，与主控模块连接，用于通过辨识程序根据故障分析报告对电力变压器故障进行辨识，生成故障辨识结果，并且根据检测的数据，对即将可能发生的故障进行提前的预测；通过故障辨识模块利用辨识程序从数据库服务器中读入变压器故障分析报告，并将变压器故障分析数据类型按数据名称进行编号，分别设置为A、B、C...，其中所包含的数据类型分别按A1～An、B1～Bm、C1～Ck...进行编号；将变压器故障类型设置为F，对其按F1～Ft进行编号；

对步骤八得到的编号为A、B、C...的数据进行数据预处理，即对其进行缺失值填充、去噪声处理，然后对其按类进行归一化处理；

利用主成分分析法对不同数据类型数据进行权重分析并得到权重系数，根据协方差矩阵求特征根Evalue和特征向量Evector，其中特征根归一化后的值即为各变压器相关运行数据的权重WOE，即每个特征根的贡献率，同理适用于不同类型的多种数据；

对支持向量机进行加权，利用加权支持向量机方法对故障数据进行训练，获得分类器模型；将训练分类器所用的变压器相关运行数据以及所对应的故障种类输入到加权支持向量机中，得到分类器；

继续向加权支持向量机中输入测试数据对该分类器进行参数调整和改进，最终输入所需要辨识的数据根据故障分析报告对电力变压器故障进行辨识，生成故障辨识结果，并对即将可能发生的故障进行提前的预测；

故障预警模块，与主控模块连接，用于通过声光预警装置根据即将可能发生的故障进行提前的预测与报警，发出报警信号，提示检修人员进行定向的检修与维护，避免变压器出现进一步的严重事故；

故障数据存储模块，与主控模块连接，用于通过存储器对检测到的电压数据、温度数据、故障分析报告、故障辨识结果及预警信息进行存储；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示检测到的电压数据、温度数据、故障分析报告、故障辨识结果及预警信息的实时数据。

9.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的电力变压器故障诊断方法。