1.一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：通过无人机平台搭载的多光谱遥感设备，对电力设施进行巡检，获取目标区域的多光谱图像数据；

步骤二：对获取的多光谱图像数据进行预处理，包括校正、去噪和分割，以提取出电力设施的光谱特征数据；

步骤三：构建光谱特征分析模型，该模型输入为预处理后的光谱特征数据，输出为电力设施的健康状况评估值；

步骤四：构建故障诊断模型，该模型基于光谱特征分析模型的输出，结合电力设施的历史故障数据，对电力设施进行故障诊断，输出故障类型和故障位置；

步骤五：构建故障诊断决策模型，将电力设施的故障诊断过程建模为马尔可夫决策过程，具体定义包括：①状态空间：定义为电力设施的实时光谱特征数据和健康状况评估值的组合；②动作空间：定义为可执行的巡检和维修操作集合；③奖励函数：依据电力设施的稳定运行和故障减少目标设计，包含状态稳定性、故障预防和维修效率的奖励机制；同时结合光谱特征分析模型输出的健康状况评估值，对提升健康状况的操作给予额外奖励，对降低健康状况的操作给予额外惩罚；④输出策略：定义为在当前状态下选择最优动作的方法，通过强化学习算法不断优化生成的决策动作；

步骤六：基于训练好的模型进行实时故障诊断，实时收集电力设施的光谱特征数据，作为模型输入，根据当前状态和策略选择最优的决策动作。

2.根据权利要求1所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述可执行的巡检和维修操作集合包括：调整巡检频率、改变光谱采集参数、安排现场检查、执行预防性维修、更换老化部件和调整设备运行参数。

3.根据权利要求1所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述光谱特征分析模型采用卷积神经网络CNN算法构建，其网络结构具体包括：输入层：用于接收预处理后的光谱特征数据；

隐藏层：包含多个卷积层和池化层，用于提取光谱特征的高级表示；

输出层：通过全连接层将高级特征映射到电力设施的健康状况评估值上。

4.根据权利要求3所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，训练光谱特征分析模型的步骤包括：F101：初始化CNN网络的权重和偏置项；

F102：计算均方误差损失作为损失函数，用于衡量模型预测的健康状况评估值与真实值之间的差异；

F103：采用反向传播算法和梯度下降优化算法，根据损失函数计算梯度，并更新CNN网络的权重和偏置项，迭代训练网络直至损失函数收敛；

F104：保存训练好的CNN网络模型，作为一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法中的光谱特征分析模型。

5.根据权利要求1所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断模型采用支持向量机SVM算法构建，其训练步骤包括：F201：收集电力设施的光谱数据以及对应的健康状况标签，构建训练数据集；

F202：采用支持向量机SVM算法构建故障诊断模型，模型公式为：其中，为输入的光谱特征向量， 为支持向量， 为对应

的拉格朗日乘子， 为核函数，为偏置项；

F203：使用训练数据集对构建的SVM模型进行训练，通过序列最小优化SMO算法，求解模型参数；

F204：在训练完成后，使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的预测性能，若不满足要求，则返回步骤F203调整模型参数，直至模型性能满足要求。

6.根据权利要求1所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述奖励函数R由多个子奖励项组成，通过加权求和的方式得到总奖励值，具体公式为：R = w1 * R_stab + w2 * R_prev + w3 * R_eff + w4 * R_model；其中，R_stab表示状态稳定性的奖励项，根据电力设施运行状态的波动程度计算；R_prev表示故障预防的奖励项，根据故障发生的频率和严重程度计算；R_eff表示维修效率的奖励项，根据维修操作的成功率和耗时计算；R_model表示模型评估奖励项，根据光谱特征分析模型输出的健康状况评估值的提升或降低给予奖励或惩罚；w1、w2、w3和w4分别为各子奖励项的权重系数，且w1+w2+w3+w4=1。

7.根据权利要求6所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，采用深度确定性策略梯度DDPG算法训练故障诊断决策模型。

8.根据权利要求7所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，训练故障诊断决策模型的步骤包括：S1：初始化演员网络和评论家网络，演员网络用于生成动作，评论家网络用于评估动作的价值；

S2：初始化经验回放缓冲区D，用于存储电力设施巡检和故障诊断过程中产生的状态转移经验；

S3：对于每一训练回合：

S301：初始化回合开始的状态s；

S302：在回合未终止前，循环执行以下步骤：i) 演员网络根据当前状态s选择动作a；

ii) 执行动作a，观察得到的奖励r、下一状态s'和是否终止标志done；iii) 将经验(s, a, r, s', done)存储到经验回放缓冲区D中；iv) 从经验回放缓冲区D中随机采样一批经验，用于更新网络参数；v) 使用采样到的经验，更新演员网络和评论家网络的参数；vi) 更新当前状态s为下一状态s'；

S303：当回合终止时，重置状态s为新的回合开始状态；

S4：重复步骤S3，直到达到满意的性能水平。

9.根据权利要求8所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述S302中的步骤v具体为：使用采样到的经验，通过时间差分学习方法更新评论家网络的参数，以最小化价值函数预测误差。

10.根据权利要求1所述的一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述多光谱图像数据包括可见光、红外光和紫外光多个波段的光谱信息。