1.一种基于起电特征的高压柜绝缘材料可靠性评估方法，其特征在于，首先搭建了一种基于起电特性的高压柜绝缘材料可靠性测试平台，平台包括：上位机(1)、高压电源控制装置(21)、局放终端装置(22)、高压电源模块(3)、工频电源(31)、升压变压器一(32)、升压变压器二(33)、电源开关(34)、接地装置一(41)、接地装置二(42)、接地装置三(43)、保护阻抗(51)、耦合电容(52)、检测阻抗(53)、针电极(6)、测试腔体(70)、变压器油(71)、绝缘材料样品(8)、下电极(9)、起电观测装置(10)、局放检测装置(11)；

所述上位机(1)与高压电源控制装置(21)、局放终端装置(22)、起电观测装置(10)相连，高压电源控制装置(21)与高压电源模块(3)相连，局放终端装置(22)与局放检测装置(11)相连；

所述高压电源模块(3)包括依次连接的工频电源(31)、升压变压器一(32)、升压变压器二(33)和电源开关(34)；

所述针电极(6)直径为0.18mm，针尖曲率半径为3μm，针尖角度为30％，绝缘材料样品(8)尺寸为10mm×10mm×2mm，针电极(6)埋入绝缘材料样品(8)，且针尖距离绝缘材料样品(8)底部距离为2mm；

所述升压变压器二(33)的高压输出端依次通过电源开关(34)、保护阻抗(51)，与针电极(6)上端相连，下电极(9)连接接地装置二(42)，所述升压变压器一(32)与升压变压器二(33)接地端连接接地装置一(41)；

所述测试腔体(70)内装载变压器油(71)，针电极(6)部分区域、绝缘材料样品(8)、下电极(9)均置于变压器油中防止沿面闪络；

所述针电极(6)上端依次通过耦合电容(52)、检测阻抗(53)，与接地装置三(43)相连，局放检测装置(11)并联于检测阻抗(53)两端，数据输出端通过局放终端装置(22)与上位机(1)连接；

上述的测试平台，其测试方法包括以下步骤：

S1：闭合电源开关(34)，上位机(1)向高压电源控制装置(21)发送电源启动指令，高压电源控制装置(21)控制工频电源(31)输出低压工频电压，低压工频电压经过升压变压器一(32)、升压变压器二(33)升压后再通过保护阻抗(51)输出预定幅值电压至针电极(6)；

S2：通过上位机(1)程序控制施加在针电极(6)处电压的上升速率为0.5kV/s，期间通过局放检测装置(11)检测绝缘材料样品(8)，当检测到局部放电量大于等于28Pc时，认为局部放电起始，记录局部放电起始电压Ub并保持高压电源模块(3)输出电压值为Ub不变2min，再将输出电压值上升至15kV，保持60min不变；

S3：从高压电源模块(3)输出电压值上升至15kV开始，上位机(1)控制起电观测装置(10)每隔2min监测一次绝缘材料样品(8)内部电树枝状态及深度特征L，并通过局放终端装置(22)将监测数据传输至上位机(1)；

S4：得到起电后绝缘材料样品(8)的深度特征理论计算值：

式(1)中，L为高压柜绝缘材料样品(8)内部电树枝深度特征L，单位为mm，t为15kV电压的加压时间，单位为min，σ为误差系数，τ为积分变量，e为自然常数；

S5：对高压柜绝缘材料样品深度特征L进行麻雀搜索优化，得出使高压柜绝缘材料样品深度理论计算值和实验观测值误差最小的σ值，具体步骤为：

1)初始化麻雀搜索算法麻雀种群数量、迭代次数、算法寻优维度，随机生成初始化麻雀种群位置；

2)设置麻雀适应度函数：

式(2)中，f(σ)表示适应度函数，LAi为起电后绝缘材料样品深度特征理论计算值，LSi为起电后绝缘材料样品深度特征观测值，n为实验组数；

3)将种群分为发现者和跟随者，设置发现者占种群数量的20％，根据式(2)适应度函数计算每个麻雀个体的适应度，选择最优麻雀个体，并根据最优麻雀个体信息更新发现者和跟随者的位置，发现者位置更新与跟随者位置更新对应更新公式如式(3)、式(4)所示：式(3)中，k为当前迭代次数，kmax为最大迭代次数，β为补偿控制参数，服从均值为0，方差为1的正态分布的随机数， 为第k次迭代后第i麻雀个体在第j维中的位置信息，Q为服从正态分布的随机数，I为全1矩阵，ST为安全阈值，ST∈[0.5,1]，R2为麻雀种群位置的预警值，R2∈[0,1]；

式(4)中， 为整个种群全局最差的位置， 为目前发现者所占据的最优位置，A为+ T T ‑1一个1×d矩阵，矩阵中每个元素随机赋值为1或‑1，且满足式A＝A(AA) ；

4)从整个麻雀种群中随机选取15％的麻雀个体成为警戒者并更新位置，警戒者位置更新如式(5)所示：式(5)中， 为最优麻雀个体的位置，β为补偿控制参数，是服从均值为0，方差为1的正态分布的随机数；K为区间[‑1,1]之间的随机数，fi为当前麻雀个体的适应度值，fg为当前全局最佳的适应度值，fw为当前全局最差适应度值，ε为常数，避免分母为0；

5)重复执行步骤3、4，通过持续更新种群位置，尽可能减小适应度函数值，直至满足终止条件，得到高压柜绝缘材料样品深度理论计算值和实验观测值误差最小值：σ0，终止条件设置为麻雀搜索算法的迭代次数，50次；

S6：将麻雀优化算法寻优得到的高压柜绝缘材料电树枝深度特征计算公式：

式(6)中，L0为麻雀搜索优化后的电树枝深度特征，t为起电并稳定后15kV电压的加压时间，单位为s，σ0为优化得出的最优误差系数，τ为积分变量，e为自然常数；

S7：计算高压柜绝缘材料的可靠性评估因子c：

式(7)中，Ub为局部放电起始电压，L0为麻雀搜索优化后的电树枝深度特征，e为自然常数；

基于上述步骤得到的高压柜绝缘材料可靠性评估因子c并进行评估，当λ∈(‑∞，1.5]时，认为环氧树脂绝缘健康状态较好；当λ∈(1.5，3.75]时，认为环氧树脂绝缘健康状态一般，应加强关注；当λ∈(3.75，+∞)，表明绝缘材料可靠性较差，为保证绝缘安全，不能应用于高压智能开关柜。