1.一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：包括，

三维模型建立模块，使用GPS和GIS技术，收集若干个架空输电线路信息和对应的地图信息，建立三维地图模型，并绘制架空输电线路的拓扑结构，在三维地图模型中标记架空输电线路、铁塔和电线杆的地理坐标，作为第一标记；

区域划分模块，用于在三维地图模型中，根据线路长度和人口密度特征因素，将输电线路划分为若干个区域，并在每个区域内设置监测点，设置不同采集频率；

第一监测模块，用于在监测点安装第一监测设备，对每个区域架空输电线路的环境条件进行监测，构建环境条件数据集合，由环境条件数据集合生成极端天气系数Jd，若极端天气系数Jd超过第一危险阈值Q，发出第一预警指令；

偏移风险预测模块，在接收到第一预警指令后，建立风险预测模型，对架空输电线路的偏移做趋势分析，若由分析获取的相对偏移指数Pyx不符合预期，获取架空输电线路周围地质密度md，建立地质数据集合，将地质密度md和极端天气系数Jd以及偏移指数Pyx进行相关联，计算天气环境对相对偏移的影响程度，获得第一风险指数Fxx，并对第一风险指数Fxx进行预测评估，获取第一维护策略；

第二风险预测模块，在第一维护策略执行后，在每个区域架空输电线路的监测点安装第二监测设备，获取输电线路的测量温度Sw和测量振动值Sz，并构建第二风险数据集合；由第二风险数据集合生成第二风险指数Fxx2，若第二风险指数Fxx2超过第二危险阈值Q2，发出第二预警指令；并对大数据预先构建的电力输电线路优化知识图谱内匹配对应的优化方案，执行所述优化方案，对区域架空输电线路做出优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述架空输电线路信息包括，唯一标识每条输电线路编号、线路类型、线路总长度、导线横截面面积以及每条线路上横担数量，并在三维地图模型做第二标记；

所述线路类型包括高压、中压和低压。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述区域划分模块包括线路长度分割单元和人口密度分割单元；

所述线路长度分割单元用于将输电线路，等间距线路长度分割为若干个第一区域，并在第一区域内设置第一监测点；

所述人口密度分割单元用于对第一监测点内的人口密度进行采集，获取人口密度值rkmd，并将人口密度值rkmd按照由高到低进行优先级排序，在三维地图模型中进行第三标记，将人口密度值rkmd与预设人口密度阈值X进行对比，当人口密度值rkmd≥人口密度阈值X时，将第一监测点内的采集频率设置为60秒/1—2次；

当人口密度值rkmd＜人口密度阈值X时，将第一监测点内的采集频率设置为120—180秒/1—2次。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述环境条件数据集合包括但不限于以下数据：区域实时风速Fs和区域实时降雨量Jy；所述区域实时风速Fs通过第一监测设备内的风速传感器测量获取，区域实时降雨量Jy通过第一监测设备内的雨量计测量获取；

所述极端天气系数Jd的获取方式为，提取环境条件数据集合中的区域实时风速Fs和区域实时降雨量Jy，将区域实时风速Fs和区域实时降雨量Jy做线性归一化处理，并将相应的数据值映射在区间[0，1]内，再依据如下公式生成极端天气系数Jd：其中， 为在区域内允许最大风速承载阈值； 为区域内允许最大降雨量承载阈值；α和β权重系数：0≤β≤1，0≤α≤1，且α+β＝1，其中，i＝1，2，…n，n为监测周期内的个数，是大于1的正整数；

对极端天气系数Jd进行评估，若极端天气系数Jd超过第一危险阈值Q，表示存在高风速和强降雨天气风险，发出第一预警指令；若极端天气系数Jd未超过第一危险阈值Q，表示不存在高风速和强降雨天气风险。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述偏移风险预测模块包括建立风险预测模型单元和第二采集单元；

所述风险预测模型单元用于通过线性回归、决策树、随机森林、支持向量机或神经网络模型建立风险预测模型，收集架空输电线路的相关数据，包括线路偏移、地质数据、极端天气数据，对风险预测模型进行训练和学习后进行应用；

所述第二采集单元通过角度传感器和测距传感器采集架空输电线路的偏移数据，包括铁塔或电线杆的原始偏航角值Phj1、实时偏航角值Phj2、相邻铁塔原始距离值JL1、相邻铁塔实时距离值JL2、铁塔原始高度Gd1和铁塔实时下沉高度Gd2，将以上数据无量纲处理后，通过以下公式生成偏移指数Pyx：式中， 表示预设铁塔或电线杆偏航角差值阈值， 表示相邻铁塔距离差值阈值，表示铁塔下沉高度差值阈值，w1、w2和w3表示权重值，且w1+w2+w3＝1.0；0≤w1≤1，0≤w2≤1，0≤w3≤1，A表示第一修正常数。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述偏移风险预测模块还包括地质采集单元和第一评估单元；

所述地质采集单元用于若由分析获取的相对偏移指数Pyx不符合预期，通过土壤传感器采集获取架空输电线路周围地质密度md，建立地质数据集合；

并将地质密度md和极端天气系数Jd以及偏移指数Pyx进行相关联，计算天气环境对相对偏移的影响程度，获得第一风险指数Fxx：其中， 为极端天气系数Jd对偏移指数Pyx的影响因子， 为测量地质密度md对偏移指数Pyx的影响因子；ψ1和ψ2为权重系数，且0≤ψ1≤1，0≤ψ2≤1；

所述第一评估单元用于对第一风险指数Fxx与第一风险阈值I进行对比，若第一风险指数Fxx≥第一风险阈值I，则表示偏移与天气和地质影响高，需要对地质进行防护，生成第一防护策略，对区域电线杆的地基深桩进行加固，在电线杆周围安装防水屏障，滑坡或泥石流区域安装挡土墙，防止土壤移动导致电线杆基础不稳；

若第一风险指数Fxx＜第一风险阈值I，表明风险低，仍记录监测数据，并定期分析，以确定趋势和变化。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述第二风险预测模块包括第三采集单元和第三汇总单元；

所述第三采集单元用于在每个区域加工输电线路的监测点内安装热成像扫描设备和振动传感器，分别获取电力传输工作时，输电线路的测量温度Sw和测量振动值Sz；

循环扫描架空输电线路的温度分布，包括连接处、接头、绝缘子位置的温度，获取输电线路的测量温度Sw；

对每个监测周期内对架空输电线路内铁塔或电线杆的振动进行监测，获取测量振动值Sz；

所述第三汇总单元用于在连续经过若干个监测周期后，将监测获取的输电线路的测量温度Sw和测量振动值Sz进行数据汇总，构建第二风险数据集合。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述第二风险预测模块还包括第二计算单元和第二评估单元；

所述第二计算单元用于提取第二风险数据集合中的输电线路的测量温度Sw和测量振动值Sz，将输电线路的测量温度Sw和测量振动值Sz做线性归一化处理，并将相应的数据值映射在区间[0，1]内，再依据如下公式生成第二风险指数Fxx2：其中， 为在区域内允许最高温度阈值； 为区域内允许最大振动强度阈值；γ和δ权重系数：0≤γ≤1，0≤δ≤1，且γ+δ＝1，其中，i＝1，2，…m，m为监测周期内的个数，是大于1的正整数；

所述第二评估单元用于将第二风险指数Fxx2和第二危险阈值Q2进行对比评估，获得第二评估结果，包括：若第二风险指数Fxx2≥第二危险阈值Q2数据点标记为第二风险数据点，表明温度和振动异常，发出第二预警指令；

若第二风险指数Fxx2＜第二危险阈值Q2，表明温度和振动无异常风险，仍记录监测数据，并定期分析，以确定趋势和变化。

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：所述第二风险预测模块还包括构建知识图谱单元和匹配单元；

所述知识图谱单元用于通过大数据抓取电力输电线路优化知识图谱，包含电力输电线路的相关知识，包括常见问题、风险类型、优化策略和最佳实践；

从电力系统的历史数据获取与电力输电线路相关的事件、故障案例和成功优化案例；

构建一个关系网络，连接各种相关概念和信息；包含节点和边，反映电力系统内各个部分的关联；

所述匹配单元，用于当触发第二预警指令时，表示存在输电线路温度和振动异常风险，匹配知识图谱中对应的优化方案，所述优化方案包括：对第二风险数据点进行维修，对于线路接头松动、氧化或接触不良的零件进行更换，并在连接处使用防腐蚀材料进行加固，如果绝缘损坏，则进行更换和加装减震装置。

10.根据权利要求9所述的一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于：还包括备用电力模块，当第一预警指令和第二预警指令接收后进行方案执行的过程中，对区域架空输电线路进行停电维修过程中，通过备用电力模块备用供电，以防主线路受损时能继续供电。