1.一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：该安全隐患及故障保护方法包括以下步骤：

在配用电系统运行中，对区域用户在完成负荷投切后的配用电信息进行分解，从而确定区域用户的在运行负荷；并在配用电系统存在安全隐患或发生故障时，结合区域用户的在运行负荷的设备信息和在不同安全隐患、故障下的配用电信息确定安全隐患或故障的类型及位置；

所述安全隐患及故障保护方法具体包括以下步骤：

1）由本地终端进行区域用户的配用电运行状态采样，得到一个周期的检测信号，转至步骤2；

2）对检测信号进行小波奇异值分析，若发现检测信号的奇异点，转至步骤3；否则转至步骤1继续进行下一个周期的采样；

3）根据奇异点发生时刻前的检测信号数据点并按周波对应相位对奇异点发生时刻后的检测信号数据点进行重建，对重建得到的设备投切前后差异信号进行特征提取或特征融合，根据提取或融合的特征并利用第一门控循环单元模型辨识对应投入、切出的配电设备或用电设备，当出现所述模型无法辨识的新型设备时转至步骤4，否则转至步骤5；

4）对第一门控循环单元模型的设备特征知识库进行更新迭代，使得第一门控循环单元模型可辨识设备不断拓展，转至步骤5；

5）对由区域用户所投入的配电设备和/或用电设备采用非监督聚类方法进行归类，通过归类获得区域用户性质，若配用电系统不存在安全隐患及未发生故障，转至步骤1进行下一个周期的采样，否则转至步骤6；

6）在配用电系统存在安全隐患或发生故障后，由第二门控循环单元模型辨识安全隐患或故障的类型，并根据区域用户所投入配用电系统的不同配电设备、用电设备及这些设备在存在安全隐患或发生故障下引发的系统回路的信号特征差异确定存在安全隐患或发生故障的配电设备、用电设备，然后转至步骤1进行下一个周期的采样。

2.根据权利要求1所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：所述检测信号包括一种或多种电量的采样数据，或者，所述检测信号包括一种或多种电量的采样数据以及一种或多种非电量的采样数据。

3.根据权利要求1所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：所述小波奇异值分析具体包括以下步骤：对检测信号的小波包分解第一层细节系数和第二层细节系数按检测信号的数据点采样时刻进行遍历，将第一层、第二层细节系数同时出现局部极大值时的对应采样时刻作为奇异点发生时刻。

4.根据权利要求1所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：所述区域用户性质为工业、商业、居民或其他。

5.根据权利要求1所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：所述步骤3）中，特征提取具体包括以下步骤：在根据单一种类检测信号完成重建后进行数据分析，该数据分析包括对重建得到的对应信号进行基于频谱、峰值、畸变、小波系数能量占比、有功功率或无功功率的特征选择，或者在根据多种类检测信号分别完成重建后进行数据分析，该数据分析包括利用重建得到的对应信号进行函数构造和基于函数形态的特征选择；

所述步骤3）中，特征融合具体包括以下步骤：将通过数据分析获得的特征与通过对配电设备或用电设备的物理机制进行分析而获得的特征加以组合。

6.根据权利要求5所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：所述通过数据分析获得的特征及通过对配电设备或用电设备的物理机制进行分析而获得的特征，均应满足标准阻性负载先行运行条件下所关注设备投切前后差异信号的特征幅值与所关注设备单一运行时信号的特征幅值相差在10%以内；其中差异信号指所关注设备及标准阻性负载共同运行时与标准阻性负载运行时的信号之差。

7.根据权利要求1所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法，其特征在于：所述安全隐患及故障保护方法还包括以下步骤：将配用电系统在感知到安全隐患或故障时的信号特征与安全隐患或故障的位置信息上传云端服务器，从而利用累积上传数据对第二门控循环单元模型迭代更新，将更新后的特征知识库及模型的配置参数下载至本地终端。

8.一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护系统，其特征在于：该安全隐患及故障保护系统包括与配用电系统中的多个区域用户对应匹配的多个本地终端，该本地终端用于获取区域用户的配用电信息、对区域用户在完成负荷投切后的配用电信息进行分解，从而确定区域用户的在运行负荷；并在配用电系统存在安全隐患或发生故障时，结合区域用户的在运行负荷的设备信息和在不同安全隐患、故障下的配用电信息确定安全隐患或故障的类型及位置；

所述安全隐患及故障保护系统中：1）由本地终端进行区域用户的配用电运行状态采样，得到一个周期的检测信号，转至步骤2；2）对检测信号进行小波奇异值分析，若发现检测信号的奇异点，转至步骤3；否则转至步骤1继续进行下一个周期的采样；3）根据奇异点发生时刻前的检测信号数据点并按周波对应相位对奇异点发生时刻后的检测信号数据点进行重建，对重建得到的设备投切前后差异信号进行特征提取或特征融合，根据提取或融合的特征并利用第一门控循环单元模型辨识对应投入、切出的配电设备或用电设备，当出现所述模型无法辨识的新型设备时转至步骤4，否则转至步骤5； 4）对第一门控循环单元模型的设备特征知识库进行更新迭代，使得第一门控循环单元模型可辨识设备不断拓展，转至步骤5； 5）对由区域用户所投入的配电设备和/或用电设备采用非监督聚类方法进行归类，通过归类获得区域用户性质，若配用电系统不存在安全隐患及未发生故障，转至步骤1进行下一个周期的采样，否则转至步骤6；6）在配用电系统存在安全隐患或发生故障后，由第二门控循环单元模型辨识安全隐患或故障的类型，并根据区域用户所投入配用电系统的不同配电设备、用电设备及这些设备在存在安全隐患或发生故障下引发的系统回路的信号特征差异确定存在安全隐患或发生故障的配电设备、用电设备，然后转至步骤1进行下一个周期的采样。

9.根据权利要求8所述一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护系统，其特征在于：所述安全隐患及故障保护系统还包括云端服务器，该云端服务器用于接收本地终端上传的配用电系统在感知到安全隐患或故障时的信号特征与安全隐患或故障的位置信息、利用累积上传数据对用于安全隐患或故障类型辨识和定位的模型迭代更新以及通过更新获得特征知识库及模型的配置参数供本地终端下载。