1.一种智能电网故障定位系统，包括数据采集模块、故障定位模块、故障分析模块和人员配置模块，其特征在于：所述数据采集模块通过物联网设备采集电网故障特征数据并上传至故障定位模块；

所述故障定位模块依据采集模块采集的故障特征数据对故障依次进行区域判断和位置判断；

对故障依次进行区域判断和位置判断的过程包括：对采集到的故障特征数据进行降维处理获取低维数据；

基于低维数据构建故障区域辨识判别准则函数并进行区域判断，获取区域判断结果；

基于低维数据构建故障位置辨识判别准则函数，然后获取残余差并基于残余差设置约束条件，结合约束条件获取目标函数，再通过目标函数进行位置判断，获取位置判断结果；

所述故障分析模块对完成区域判断和位置判断的故障进行分析，判断其故障类型；

判断故障类型的过程包括：

在所有故障位置上传的故障特征数据中，将判断为异常数据的故障位置上传的相应数据剔除获取第二特征数据；

从第二特征数据选取与故障类型相关度高的特征数据作为目标数据；

对目标数据中的每个分类进行标准化处理获取对应标准值并设置权重值，然后基于标准值和权重值计算获取故障类型系数；

基于故障类型系数判断正常数据的故障位置对应的基础故障类型，然后基于基础故障类型判断异常数据的故障位置对应的故障类型；

所述人员配置模块依据故障类型和人员状态提供检修过程的人员配置建议。

2.根据权利要求1所述的一种智能电网故障定位系统，其特征在于，计算获取故障类型系数的过程包括：通过公式：

其中， 是故障类型系数， 是故障区域实际监

测结果中正常数据的个数， 是目标数据中第h个数据的数值， 是基于第h个数据的数据类型预设的标准值， 是基于第h个数据的数据类型预设的权重值。

3.根据权利要求1所述的一种智能电网故障定位系统，其特征在于，基于故障类型系数判断基础故障类型的过程包括：将故障类型系数代入预设的选取函数，由选取函数输出基础故障类型；

选取函数输出的故障类型数量为多个并附带基于样本获取的分布概率。

4.根据权利要求1所述的一种智能电网故障定位系统，其特征在于，判断异常数据的故障位置对应的故障类型的过程包括：基于异常数据的故障位置对应的故障特征数据，以实际故障位置的数值、该故障位置对应的残余差的数值以及故障类型系数构建分类向量；

基于故障类型将样本的异常数据组成的分类向量分为若干识别组，并从每个识别组选取一个分类向量作为中心向量；

计算获取实际获取的分类向量与所有的中心向量之间的向量距离，并选择向量距离最小值对应的中心向量所在组别作为目标组别，基于目标组别的故障类型得到预测类型。

5.根据权利要求4所述的一种智能电网故障定位系统，其特征在于，基于目标组别的故障类型得到预测类型的过程包括：将目标组别的故障类型设置为第一预测类型；

将第一预测类型与选取函数输出的多个故障类型进行比较，若选取函数输出的多个故障类型中包含第一预测类型，则输出第一预测类型作为异常数据的故障位置对应的目标故障类型；

若选取函数输出的多个故障类型中不包含第一预测类型，则以基础故障类型为基础，从并发统计集合中选取并发概率最高的故障类型作为异常数据的故障位置对应的目标故障类型。

6.根据权利要求1所述的一种智能电网故障定位系统，其特征在于，依据故障类型和人员状态提供检修过程的人员配置建议的过程包括：基于每个人员对不同故障类型的维修表现进行评价，获取每个人员对应的故障类型评分；

对于在岗的人员，基于区域内故障类型、故障数量和故障类型评分获取推荐系数；

以推荐系数最大的人员作为该故障区域的推荐目标，并进行推送。

7.根据权利要求6所述的一种智能电网故障定位系统，其特征在于，推荐系数的获取过程包括：对于某一故障区域，通过公式：

获取推荐系数 ，其中 是基础故障类型数量， 是该人员的基础故障类型的故障类型评分， 是该人员在k个异常数据对应的故障位置对应的目标故障类型中第 个目标故障类型的故障类型评分。