1.一种基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块获取电网运行数据，提取多个电网设备的电流幅值、电压波动率、有功功率变化量，实时分析每种数据的波动性，计算运行数据的变异幅度，调整数据采样频率，获取电力参数数据集；

异常识别模块调用所述电力参数数据集，提取多个电网设备的电压监测数据序列，计算电压变化斜率，并计算电压曲线连续时间段斜率差值，检测异常电压数据和异常电力设备，识别异常时间节点，获取异常数据定位记录；

状态分级模块基于所述异常数据定位记录和电力参数数据集，实时检测电力设备的电压相位偏移值和温度梯度上升速率，分析设备状态，获取设备状态分类等级；

趋势预测模块基于所述设备状态分类等级，实时提取设备的漏电电流和运行电压，计算设备的绝缘衰退因子，结合设备的温度梯度上升速率，评估设备的老化状态，并计算设备剩余寿命周期，获取维保触发时间窗口。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述电力参数数据集包括设备电压波形数据集、漏电电流检测数据、设备运行温度数据集，所述异常数据定位记录具体为异常时间节点、异常电压数据、异常电力设备，所述设备状态分类等级具体为设备健康状态等级、电压相位偏移值、温度梯度上升速率，所述维保触发时间窗口具体为设备剩余寿命周期、绝缘衰退因子、维保触发时间。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：电力参数提取子模块获取电网运行数据，通过提取多个电网设备的电流幅值、电压波动率、有功功率变化量数据，结合设备编号和时间戳，获取设备运行特征数据；

负载变异分析子模块调用所述设备运行特征数据，采用公式：

；

计算每个滑动窗口周期内的数据波动判定值，获取变异幅度参数；

其中， 为采样窗口的总样本数量，为数据点索引， 为第 个电流幅值数据点的值，为电流幅值的平均值， 为第 个有功功率变化量数据点的值， 为有功功率变化量的平均值， 为第个电压波动率数据点的值， 为电压波动率的平均值， 为数据波动判定值；

采样频率控制子模块调用所述变异幅度参数，根据设备运行数据的变异幅度，实时调整数据的采集频率，并获取多个运行设备的电压波形、漏电电流、运行温度数据，构建电力参数数据集。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述异常识别模块包括：电压数据提取子模块调用所述电力参数数据集，提取电网中每个电力设备在多个时间点的电压值，结合设备编号与时间戳，获取电压监测数据序列；

电压斜率计算子模块调用所述电压监测数据序列，根据相邻时刻的电压差值，计算设备在每个时间段的电压变化斜率，并计算连续时间段的斜率差值，获取电压斜率差值；

异常节点识别子模块调用所述电压斜率差值，实时检测异常电压数据，结合设备编号和时间戳，标记异常电力事件，获取异常数据定位记录。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述状态分级模块包括：相位偏移检测子模块调用所述异常数据定位记录和电力参数数据集，根据电压波形序列，提取每个周波电压波形与标准正弦波的相位差绝对值，计算连续多个周波的相位差滑动窗口均值，计算周波相位差绝对值的滑动平均值，结合识别运行温度数据，计算温度梯度上升速率，获取状态输入参数集合；

状态判断计算子模块调用所述状态输入参数集合，计算相邻周期温升增量、电压波动强度，结合设备的实时有功功率，采用公式：；

计算状态综合判定值；

其中，表示状态综合判定值，表示电压相位偏移值， 表示温度梯度值， 表示设备实时有功功率， 表示相邻周期温升增量，表示当前周期电压波动强度；

风险等级归类子模块基于所述状态综合判定值，结合预设的状态评分区间，识别设备状态并实时匹配设备状态标签，建立设备状态分类等级。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述趋势预测模块包括：绝缘退化提取子模块调用所述设备状态分类等级，调用电力设备漏电电流和运行电压数据，获取漏电电流平均值与电压平均幅值，通过分析漏电电流变化率和电压幅值变化趋势，结合电压偏离方向，获取绝缘衰退因子值；

老化状态评估子模块基于所述绝缘衰退因子值，提取周期温度梯度变化，获取多个周期的温度增长量和时间跨度，结合设备电压波动参数，计算温升速度和电压偏离比值波动水平，采用公式：；

计算设备老化趋势偏移量，并对连续周期的波动幅度进行平均评估，得到老化状态综合指标；

其中， 表示老化状态综合指标， 表示第 周期的漏电电流， 表示温度梯度， 表示运行电压偏离值， 表示温升变化值， 表示周期时间跨度， 表示监测周期数量， 为监测周期的索引号；

寿命周期推算子模块根据所述老化状态综合指标，调取每种设备的标准寿命基准参数，结合当前时间节点计算设备剩余寿命周期，获取维保触发时间窗口。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述系统还包括：路径规划模块调用所述异常数据定位记录和维保触发时间窗口，根据异常设备的类型、位置信息、所需工具类型，构建运维工单并计算多个工单的作业属性相似度，结合设备的地理坐标，规划任务集群路径，获取电网运维调度参数；

所述电网运维调度参数具体为运维工单构建记录、任务集群路径、作业属性相似度。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的电网运维智能调度系统，其特征在于，所述路径规划模块包括：运维工单构建子模块根据所述异常数据定位记录和维保触发时间窗口，根据异常设备的类型、位置信息、所需工具类型，构建运维工单，获取运维工单列表；

作业属性相似度计算子模块基于所述运维工单列表，提取每个工单的作业属性，包括工具需求、电压等级、作业风险级别，采用公式：；

计算多个工单间的作业属性相似度；

其中， 代表工单 和工单 的相似度值， 代表工单 在第 个作业属性上的值， 代表工单 在第 个作业属性上的值， 为工单 在所有作业属性上的均值，为工单 在所有作业属性上的均值， 为作业属性的总数，为作业属性的索引；

任务集群路径规划子模块基于所述作业属性相似度，结合设备的地理坐标、任务的优先级和资源需求，规划任务集群路径，获取电网运维调度路径参数。