1.一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：构建等效电缆的仿真模型，并对仿真模型进行校验；

根据校验后的仿真模型进行电缆材料进行仿真，得到仿真数据；

所述仿真数据包括电缆材料不同老化时间的老化数据，以及电缆材料在不同状态下的状态数据；

对老化数据和状态数据分别进行特征提取，得到电缆材料的老化特征数据和状态特征数据；

以电缆材料的老化特征数据和状态特征数据作为训练数据，对人工神经网络模型进行训练，训练完成后得到电缆预测模型，该电缆预测模型中包括故障预测单元和老化预测单元，并且故障预测单元和老化预测单元之间通过概率关联，老化预测单元输出电缆的老化状态，故障预测单元根据概率对电缆进行故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，所述对仿真模型进行校验包括：采用非侵入式无损检测方式，获取不同电缆的老化数据和状态数据；

根据等效电缆的仿真模型模拟相同条件下电缆的老化数据和状态数据，将测量的老化数据和状态数据和模拟的老化数据和状态数据进行对比，根据对比结果对仿真模型进行校验。

3.根据权利要求2所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，所述老化数据的检测方法如下：通过激光诱导击穿光谱技术，对不同老化电缆材料进行实验，获取不同老化电缆材料的光谱数据信息，根据光谱数据信息得到电缆材料的波形数据图并作为老化数据；

测量不同状态电缆的电力数据，将电力数据作为状态数据。

4.根据权利要求1所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，所述根据校验后的仿真模型模拟电缆材料不同老化时间的老化数据，以及电缆材料在不同状态下的状态数据包括：采用仿真模型模拟不同老化时间的电缆材料，得到对应的波形数据图；

采用仿真模型模拟电缆材料的正常状态以及各种故障状态，得到对应状态下的电力数据。

5.根据权利要求1所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，采用神经网络模型挖掘老化数据和状态数据的衍生特征数据，衍生特征数据包括老化衍生特征数据和状态衍生特征数据。

6.根据权利要求5所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，所述人工神经网络模型进行训练包括：采用衍生特征数据和仿真数据分别对人工神经网络模型进行训练，得到电缆预测模型A和电缆预测模型B；

评估电缆预测模型A和电缆预测模型B预测结果的准确性，选择准确性高的电缆预测模型作为电缆老化和故障诊断模型。

7.根据权利要求6所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，在训练工神经网络模型前，对衍生特征数据和仿真数据进行不平衡分析，根据多类样本数与少类样本数之比确定数据的不平衡状态，当数据处于不平衡状态并进行处理，得到平衡后的仿真数据和衍生特征数据。

8.根据权利要求5所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，所述不平衡处理的方法如下：使用类别重平衡方法、数据增强中方法或模块改进方法对不平衡数据进行处理。

9.根据权利要求1所述的一种电缆服役状态评估与故障诊断方法，其特征在于，还包括以下步骤：依据电缆的老化与故障预测结果，优化电缆的设计方案，抑制电缆的故障发生概率以及延缓老化状态。

10.一种电缆服役状态评估与故障诊断系统，其特征在于，包括：仿真模型校验模块，用于构建等效电缆的仿真模型，并对仿真模型进行校验；

模拟仿真模块，用于根据校验后的仿真模型进行电缆材料进行仿真，得到仿真数据；

所述仿真数据包括电缆材料不同老化时间的老化数据，以及电缆材料在不同状态下的状态数据；

特征提取模块，用于对老化数据和状态数据分别进行特征提取，得到电缆材料的老化特征数据和状态特征数据；

训练模块，用于以电缆材料的老化特征数据和状态特征数据作为训练数据，对人工神经网络模型进行训练，训练完成后得到电缆预测模型，该电缆预测模型中包括故障预测单元和老化预测单元，并且故障预测单元和老化预测单元之间通过概率关联，老化预测单元输出电缆的老化状态，故障预测单元根据概率对电缆进行故障诊断。