1.一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：包括多模态数据采集与融合模块、深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块、边缘计算与云协同模块和系统测试与验证模块；

所述多模态数据采集与融合模块，包括多模态数据采集单元和多模态数据融合单元，所述多模态数据采集单元采集来自多个源头的异构数据，并通过多模态数据融合单元内的多模态融合模型对多模态数据采集单元采集的数据进行协同处理；

所述深度强化学习预警模块包括智能代理与强化学习模型单元和自适应阈值调整单元，所述智能代理与强化学习模型单元包括构建深度Q网络智能代理，基于建深度Q网络智能代理系统，对多模态数据采集与融合模块采集和融合后数据进行实时动态数据和环境交互处理；所述自适应阈值调整单元根据不同的环境条件，自适应调整故障预警的阈值；

所述基于图神经网络的故障诊断模块包括电网拓扑建模单元、图卷积神经网络模型单元和故障定位与诊断单元，所述基于图神经网络的故障诊断模块利用电网的图结构属性，基于图卷积网络构建复杂的电网拓扑模型，实现高精度故障定位与诊断；

所述图神经网络的故障诊断模块包括电网拓扑建模单元、图卷积神经网络模型单元和故障定位与诊断单元，所述电网拓扑建模单元将电网表示为一个图 ，其中 表示电网中的节点， 表示节点之间的传输线路，且每个节点的特征向量为当前的电压、电流、频率和温度；

所述图卷积神经网络模型单元利用图卷积网络处理电网的图结构数据，学习节点特征之间的关系，识别潜在的故障位置，图卷积网络的层更新公式为：其中 表示为图的邻接矩阵、 表示为度矩阵、 表示为第 层的节点特征矩阵、表示为权重矩阵、 为激活函数；

所述故障定位与诊断单元基于图卷积神经网络模型对电网的每个节点进行分类，输出对应的故障类型和故障发生的节点位置；

所述集成多任务学习的自适应诊断模块基于图神经网络的故障诊断模块数据通过联合学习多种故障模式，增强对不同电网故障的鲁棒性，提高诊断的准确性；

所述集成多任务学习的自适应诊断模块包括多任务学习模型单元和自适应学习率调整单元，所述多任务学习模型单元利用共享的特征表示和任务特定的输出层，实现对不同类型故障的联合诊断，设定多个任务 ，k表示正整数，每个任务对应一个特定的故障模式，损失函数为所有任务损失的加权和：其中 表示为总损失函数、表示为任务的数量、 表示为任务 的权重、 表示任务的损失函数；

所述自适应学习率调整单元基于多任务学习模型单元内的学习进展，动态调整各任务的学习率，自适应学习率更新公式为：其中 表示当前学习率， 表示任务 在第t 次迭代时的损失、 表示任务 在第t‑1次迭代时的损失；

所述边缘计算与云协同模块包括边缘计算实时预处理单元和云端大数据分析单元，所述边缘计算与云协同模块将集成多任务学习的自适应诊断模块数据在边缘节点进行实时预处理，并与云协同单元内的云端大数据分析平台协同工作，系统响应速度；

所述系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。

2.根据权利要求1所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：所述多模态数据采集单元包括电力传感器、智能电表和气象站实时采集电网的多源数据，所述电力传感器包括电压传感器、电流传感器、频率传感器和温度传感器，采集的数据包括电压、电流、频率和温度分别记录为 ；所述智能电表记录用户用电数据记录为，分析负载波动，集风速和湿度影响电力供应的外部环境参数并记录为 ；

其中t表示时间， 、 、 为各个参数随时间变化的自

变量。

3.根据权利要求2所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：所述多模态数据融合单元包括深度自编码器模型，所述多模态数据融合单元将采集的数据利用模态数据融合单元内的深度自编码器模型对采集的数据进行降维和特征融合，生成统一的特征表示，输入 分别来自不同的数据源，即将上述采集的数据表示为一个多维状态向量X(t)，如下所示：

通过深度自编码器降维后得到统一的低维表示：

其中 为输入的多模态特征向量， 为权重矩阵， 为偏置

项，为激活函数。

4.根据权利要求1所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：所述智能代理与强化学习模型构建基于深度Q网络的智能代理，通过与电网运行环境进行交互，动态调整预警策略，代理系统根据目前状态选择最优动作，更新Q值，更新的Q值具体公式如下：其中 表示在状态 下采取动作 的Q值， 表示学习率， 表示当前奖励， 表示折扣因子， 表示当前状态， 表示当前动作， 表示下一个状态，表示所有可能的动作。

5.根据权利要求1所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：所述自适应阈值调整单元，所述自适应调整故障预警的阈值表示为：其中 表示电压预警阈值， 表示初始电压阈值， 表示根据气象变化幅度自适应调整的电压值。

6.根据权利要求1所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：所述边缘计算与云协同模块包括边缘计算实时预处理单元和云端大数据分析单元，所述边缘计算实时预处理单元在电网边缘节点进行实时数据预处理，包括数据清洗、降维和初步诊断，减少数据传输延迟，确保系统的实时性，所述云端大数据分析单元通过高性能计算资源对大量历史数据和实时数据进行复杂分析，提供更精细的故障预测和诊断结果，边缘与云协同工作，实现资源的高效利用；

所述系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。

7.一种智慧电网故障预警与诊断方法，用于实现权利要求1‑6任一项所述的一种智慧电网故障预警与诊断系统，包括以下步骤：步骤一：通过模态数据采集与融合模块内的电力传感器、智能电表和气象站设备实时采集多源数据，之后基于模态数据采集与融合模块内的深度自编码器模型对采集的多源数据进行降维和融合，用统一特征进行表示；

步骤二：将采集的数据导入深度强化学习预警模块，深度强化学习预警模块构建基于深度Q网络的智能代理，通过与电网运行环境的交互动态调整预警策略，该代理能够根据实时数据自适应地调整故障预警阈值；

步骤三：基于深度强化学习预警模块预警策略，当系统检测到潜在故障时，系统会基于图神经网络的故障诊断模块会分析电网的拓扑结构，识别故障发生的位置；

步骤四：为应对多种故障模式，系统还集成了多任务学习模型，能够同时处理多种故障类型，提升了对复杂故障的识别能力；

步骤五：系统结合边缘计算与云端协同工作，边缘节点负责实时数据预处理，并将数据传输至云端进行更复杂的数据分析；

步骤六：系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。