1.一种基于多时钟源动态加权的时间同步方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：智能融合终端接收到大规模部署的电力终端的时间同步请求，准备接受外部时钟源的时间同步信息；

S2：智能融合终端确认当前可用的时钟源；

S3：智能融合终端提取存储模块中的数据信息，建立大时间尺度时钟源选择策略和小时间尺度权重分配策略联合优化模型，具体子步骤如下：S3.1创建时间同步延迟模型

定义第i个时段内的时钟源选择策略为xn(i)∈{0,1}，其中，xn(i)＝1表示智能融合终端选择时钟源Cn，否则xn(i)＝0；每个时段内，智能融合终端选择M个时钟源，即在第t个时隙内，智能融合终端为选择的M个时钟源分配权重；时钟源权重集合表示为 且规定对于北斗卫星和GPS卫星的时钟源，智能融合终端与时钟源Cn之间的信干噪比表示为SINR(i,t)＝Pn+hn(i,t)‑LD‑10lg(kTemnBn)‑10lg(χn(t))       (1)其中，Pn为时间同步信号传输功率(dBW)，hn(i,t)为信道增益，LD为卫星的下行链路损耗，k为波尔曼兹常数，Temn为等效热噪声基本温度，Bn为带宽，χn(t)为电磁干扰，表示为其中，γ∈(0,2]为特征指数，决定脉冲特性的程度，κ∈[‑1,1]为对称参数，ζ≥0为分布参数，μ∈R表示位置参数，当γ∈(0,1]时，位置参数μ为分布函数的中值，当γ∈(1,2]时，位置参数μ为分布函数的平均值；

对于地面站时钟源，信干噪比表示为

其中， 表示噪声功率；

因此，从时钟源到智能融合终端的传输速率表示为

Rn(i,t)＝Bnlog2(1+SINR(i,t))                   (4)假设时钟源Cn的时间同步数据包大小为Dn(i,t)，则从时钟源到智能融合终端的传输时延表示为定义智能融合终端的时间同步延迟为M个时钟源中的最大传输时延，即

T(i,t)＝max{x1(i)Ti(i,t),...,xN(i)TN(i,t)}                 (6)S3.2创建时间同步误差模型

定义时钟源Cn在第i个时段的第t个时隙的时间同步误差为En(i,t)，且服从正态分布其中，αn表示均值， 表示方差；

定义智能融合终端在第i个时段的第t个时隙内分配给时钟源Cn的权重为ωn(i,t)，且ωn(i,t)∈Ω；因此，智能融合终端的时间同步误差表示为S4：基于大时间尺度时钟源选择策略和小时间尺度权重分配策略联合优化模型，智能融合终端运行多时间尺度时钟源选择与权重分配策略联合优化算法；

S5：智能融合终端完成与时钟源的时间同步，利用授时模块向未同步电力终端授时。

2.根据权利要求1所述的时间同步方法，其特征在于：所述步骤S3包括：设存在N个外部时钟源,1个本地时钟源，1个智能融合终端和多个未同步电力终端设备；设N个外部时钟源的集合表示为C＝{C1,C2,...,Cn,...,CN}，其中包括N1个北斗卫星，对应的时钟源表示为Cn，n＝1,...,N1；N2个GPS卫星，对应的时钟源表示为Cn，n＝N1+1,...N1+N2；N3个地面站，对应的时钟源表示为Cn，n＝N1+N2+1,...,N；此外，N＝N1+N2+N3；

将总时间划分为I个时段，其集合表示为I＝{1,2,...,i,...,I}；每个时段被划分为T个时隙，其集合表示为T＝{1,2,...,t,...,T}；在大时间尺度，智能融合终端选择M个时钟源，并从所选时钟源接收时间同步信号；在小时间尺度，智能融合终端为选择的M个时钟源分配权重，优化时间同步精度；多时间尺度时钟源选择与权重分配策略优化完成后，智能融合终端为未同步电力设备进行授时，从而实现大规模部署电力设备的低时延、高精度时间同步。

3.根据权利要求1所述的时间同步方法，其特征在于：所述步骤S4包括：通过联合优化大时间尺度的时钟源选择策略和小时间尺度的时钟源权重分配策略，最小化智能融合终端的时间同步延迟和时间同步误差加权和；优化目标建模为其中，V为权重；C1表示时钟源选择策略的取值范围；C2表示每个时段内，智能融合终端选择M个时钟源；C3表示时钟源权重的取值范围；C4表示每个时隙内，时钟源权重之和为1；

为解决所述智能融合终端的时间同步延迟和时间同步误差加权和最小化问题，本发明提出基于强化学习的多时间尺度时钟源选择与权重分配联合优化算法，首先优化大时间尺度的时钟源选择策略，然后优化小时间尺度的时钟源权重分配策略。

4.根据权利要求3所述的时间同步方法，其特征在于：大时间尺度的时钟源选择策略优化具体如下：定义时钟源Cn在第i个时段内的总时间同步延迟和时间同步误差表示为

定义第i个时段内，智能融合终端选择时钟源Cn获得的奖励为

因此，截止到第i个时段，智能融合终端选择时钟源Cn获得的平均奖励表示为假设截止到第i个时段，全部时钟源的平均奖励集合表示为定义集合 表示RL(i)中最大的M个平

均奖励。

5.根据权利要求4所述的时间同步方法，其特征在于：基于ε‑贪婪算法进行大时间尺度的时钟源选择策略优化，包括一下步骤：步骤1：初始化；智能融合终端遍历所有时钟源，得到初始奖励 针对所有时钟源Cn∈C，初始化时钟源选择策略xn(0)＝1，初始化平均奖励 初始化阈值ε∈(0,1)；

步骤2：策略优化；智能融合终端生成随机数a∈(0,1)，并比较随机数a与阈值ε；如果a≤ε，智能融合终端随机选择M个时钟源；否则，智能融合终端选择具有最大的M个平均奖励的时钟源，即步骤3：迭代更新；智能融合终端执行上述策略优化方法得到的最优策略，根据执行结果，依据公式(11)计算奖励并依据公式(12)更新平均奖励。

6.根据权利要求3所述的时间同步方法，其特征在于：小时间尺度的时钟源权重分配策略优化具体如下：基于集合Ω的权重分配方法共有K＝M！种，并定义第k种权重分配方式为Ak，权重分配方式集合为A＝{A1,A2...,Ak,...,AK}；为便于描述，定义权重分配选择变量zk(i,t)∈{0,1}，zk(i,t)＝1表示智能融合终端选择权重分配方式Ak进行时间同步，否则zk(i,t)＝0；

定义智能融合终端选择权重分配方式Ak获得的奖励为

7.根据权利要求6所述的时间同步方法，其特征在于：采用探索利用指数权重算法优化小时间尺度的时钟源权重分配策略，包括以下步骤：步骤1：初始化；初始化均匀分布参数ξ∈(0,1]，初始化经验分布参数λk(i,1)＝1，步骤2：策略优化；首先计算选择权重分配方式Ak的概率，表示为然后计算累计概率，表示为

最后，生成随机数p0(i,t)∈[0,1]，并根据随机数p0与累计概率Fi,t(k)的关系优化时钟源权重分配策略，表示为步骤3：迭代更新；智能融合终端根据时钟源权重分配策略进行时间同步，并根据公式(14)计算奖励，更新经验分布参数，表示为其中，γ为权重调节因子， 为奖励评估值，表示为

8.一种基于多时钟源动态加权的智能融合终端，其特征在于：所述智能融合终端是在权利要求1至7其中一项所述的时间同步方法的基础上实现的，具体包括：电源模块、通信模块、存储模块、多时钟源动态加权时间同步模块、处理器模块和授时模块；

电源模块，负责为智能融合终端内部提供持续稳定的供电，支撑智能融合终端的持续运行；

通信模块支持包括卫星通信、5G、光纤、交直流电力线载波、工业以太网的多种通信方式；一方面，通信模块通过卫星通信获取北斗和GPS卫星的时间同步信息，通过5G和光纤通信获取地面站的时间同步信息；另一方面，通信模块利用交直流电力线载波、工业以太网为电力终端授时；该模块可同时支撑多种通信方式，避免链路中断导致信息传输异常；

存储模块存储多时间尺度时钟源选择与权重分配策略联合优化算法相关代码，存储卫星和地面站的时间同步信息，以及执行多时间尺度时钟源选择与权重分配策略联合优化算法所需要的数据；

多时钟源动态加权时间同步模块根据通信模块获取的时间同步信息和存储模块存储的数据，利用的多时间尺度时钟源选择与权重分配策略联合优化算法优化大时间尺度的时钟源选择策略和小时间尺度的时钟源权重分配策略，实现低时延、高精度时间同步；

处理器模块为优化算法的运行提供计算服务；

授时模块响应和管理电力设备的时间同步请求，并依据多时钟源动态加权时间同步模块得到的高精度时间同步信息，通过通信模块对未授时电力设备进行授时。