1.一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：实时采集电网状态数据，按照时间顺序排列组成状态矩阵X；

步骤二：在每一个采样时刻t，根据所构建的状态矩阵X，通过数据处理得到非额米特矩阵

步骤三：根据所构建的非额米特矩阵 通过特征分解得到早期故障检测指标Dt；

步骤四：基于Tracy‑Widom分布，根据给定的虚警概率和窗口矩阵的维度计算故障检测双阈值γ1和γ2；

步骤五：根据所构建的早期故障检测指标Dt与阈值γ1和γ2的大小关系对电网早期故障进行检测。

2.如权利要求1所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤1的电网状态数据由广域测量单元采集得到。

3.如权利要求1所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤1的电网状态数据包括节点电压、支路电流、负荷有功功率、无功功率中的一种或多种，每一种状态数据单独进行分析。

4.如权利要求1所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤二的数据处理过程为：采用滑动时间窗模型构建窗口矩阵Xt；根据所构建的窗口矩阵Xt，通过式(1)的行变换将状态数据标准化，得到非额米特矩阵其中，i＝1,2,…,N，N为所构建的窗口矩阵Xt的行数，代表所采集状态变量的个数；j＝

1,2,…,TW，TW为窗口矩阵Xt的列数，即滑动时间窗的宽度；xi,j表示窗口矩阵Xt的元素，为窗口矩阵Xt的行向量； 表示标准化后的矩阵 的元素， 为矩阵的行向量；μ(xi)为矩阵Xt的行向量的均值，σ(xi)为窗口矩阵Xt的行向量的标准差；

为标准化后的矩阵 的行向量的均值， 为矩阵 的行向量的标准差。

5.如权利要求4所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤三的特征分解过程包括：根据所构建的非额米特矩阵 按照式(2)计算样本协方差矩阵St：其中 表示 的共轭转置；

进一步通过特征分解得到St的最大特征值λmax,t和最小特征值λmin,t；早期故障检测指标Dt由式(3)计算得到

Dt＝λmax,t‑λmin,t     (3)。

6.如权利要求5所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤四的Tracy‑Widom分布表述为：

对于N×TW阶的矩阵St，当N,TW→∞且N/TW∈[0,∞)时，其中，F(x)为Tracy‑Widom累积分布函数。

7.如权利要求6所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤四的故障检测双阈值γ1和γ2根据以下方法得到：根据给定的虚警概率ηw和矩阵维度N和TW，基于Tracy‑Widom分布，按照式(6)～(7)计算阈值γ1和γ2：

其中，a和b分别表示样本协方差矩阵St特征值的理论下确界和上确界，‑1

F (·)表示Tracy‑Widom累积分布函数的逆。

8.如权利要求7所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤五中早期故障检测指标Dt与故障检测双阈值γ1和γ2的大小关系包括：其中，min(γ1,γ2)称为下阈值，max(γ1,γ2)称为上阈值，分别表示γ1和γ2中的最小值、最大值。

9.如权利要求8所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤五中的早期故障检测结果表示为：

其中，P0为当故障检测指标介于上、下阈值之间时，电网无故障发生的概率，由式(10)计算得到

10.如权利要求9所述的一种双阈值电网早期故障检测方法，其特征是，步骤五中，Dt＝max(γ1,γ2)所对应的采样时刻即为故障时刻。