1.基于大数据的电力系统故障诊断装置，其特征在于，包括；

故障定位模块，用于对电力系统进行区域划分，并针对区域不同设置不同的编号标记，当此编号区域采集到的运行数据存在预故障特征参数时，则将此编号区域记为异常，反之，则将此编号区域记为正常，据此进行故障位置的定位并发送至故障因素推导模块；

数据采集处理模块，用于获取电力系统的运行数据，并对获取的运行数据进行处理，提取出预故障的特征参数，并将其发送至特征提取选择模块与故障诊断模块；

特征提取选择模块，根据预故障的特征参数，选择相似的历史故障，对故障的运行数据进行特征参数提取，并选择合适特征参数作为参考用于故障诊断，发送至故障诊断模块；

故障诊断模块，用于将故障特征提取运行数据的参考特征参数与筛选出的预故障的运行数据参数进行匹配，得到故障特征评估指数并发送至整合模块，据此进行故障诊断以得到诊断结果；

故障因素推导模块，用于对故障所在位置的异常因素进行推导分析，包括环境因素、人为因素和设备故障，进而得到故障因素评估指数并发送至整合模块，据此进行故障诊断精确诊断结果；

基于对故障所在位置的异常因素进行推导分析，得到故障因素评估指数，具体为：

基于故障定位模块发送的异常编号区域，得到故障位置的所处环境，具体分析为：

判断该区域的电力系统所处环境为是否为室外环境：

是，则提取该故障位置近段时间的天气、温度以及湿度并进行综合分析得到环境因素第一评估指数，否，则提取该故障位置是否具备鼠虫侵扰条件、温度以及湿度并进行综合分析得到环境因素第二评估指数；

判断该区域的电力系统是否具备人为影响条件：

当电力系统所处环境为室外环境时，则采集该区域出现盗窃电缆、恶意破坏电力设备等的次数，采集误操作开关或控制器的次数，以及采集忽略维护保养的次数进行综合分析得到人为因素第一评估指数，当电力系统所处环境不为室外环境时，则采集该区域误操作开关或控制器的次数，以及采集忽略维护保养的次数进行综合分析得到人为因素第二评估指数；

判断该区域的电力系统是否为设备故障影响：

对设备的使用年限、已使用年限和负荷状况进行查验并进行综合分析，若为设备故障，则设为设备因素第一评估指数，反之，则设为设备因素第二评估指数；

将各故障因素的评估指数代入求和公式进行求和计算得到故障因素评估指数；

整合模块，用于将接收到的故障特征评估指数以及故障因素评估指数进行相互整合，并据此进行故障诊断进而提出相应的处理建议及预防措施，并将结果反馈至执行终端，执行终端将接收到的结果传输至管理值班人员的移动终端内。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的电力系统故障诊断装置，其特征在于，提取出预故障特征的参数，具体为：图像筛选：将运行数据中的电流、电压和功率设为横坐标，将电流、电压和功率的运行参数值设为纵坐标，并依据横纵坐标作电流、电压和功率的运行参数波动线；

同时在坐标图上依据电流、电压和功率的运行参数最小值至最大值设置波动区间，当运行参数波动线的波动范围平稳的处于波动区间内时，则标记为正常运行状态，当运行参数波动线的波动范围超出波动区间时，则标记为异常运行状态，并将超出波动区间的运行参数提取出来作为预故障的特征参数。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的电力系统故障诊断装置，其特征在于，基于故障的运行数据进行特征参数提取，并选择合适特征参数作为参考用于故障诊断，具体为：根据预故障的特征参数，选择相似的历史故障提取运行数据参数，将正常运行的数据参数最小值至最大值设为参考运行区间，将故障运行数据参数与参考运行区间进行比对，得出其运行数据的故障特征参数，并将故障特征参数按照与预故障的特征参数差异的相近性依次排序作为参考特征参数用于故障诊断。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的电力系统故障诊断装置，其特征在于，基于故障特征评估指数进行分析，具体为：将故障参考特征参数与筛选出的预故障的特征参数进行匹配，并依据故障参考电流、电压和功率的特征参数与预故障电流、电压和功率的特征参数的相近性作为评估故障值，将各评估故障值代入求和公式得到故障特征评估指数，并据此得到初步的故障诊断结果。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的电力系统故障诊断装置，其特征在于，基于故障特征评估指数以及故障因素评估指数进行相互整合，具体为：将故障特征评估指数与故障因素评估指数进行分析得到得到故障分析结果值，并根据故障分析结果值匹配相应的处理建议以及预防措施。