1.一种基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述方法包括：

构建智能电表状态数据场景关联网络，所述智能电表状态数据场景关联网络包含智能电表连续周期状态数据序列、电网运行场景特征集合及两者间的关联关系，所述智能电表连续周期状态数据序列涵盖电压运行记录、电流运行记录、功率消耗记录、表计温度记录，所述电网运行场景特征集合包含不同电网运行场景对应的特征项；

基于智能电表状态数据场景关联网络生成动态标注规则集合，所述动态标注规则集合中的每条标注规则均对应一组智能电表连续周期状态数据与电网运行场景特征的匹配逻辑；

提取智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列，将该连续周期特征序列与智能电表状态数据场景关联网络中的智能电表连续周期状态数据序列进行关联匹配，得到智能电表待标注状态数据的场景匹配结果；

结合场景匹配结果调用动态标注规则集合中对应的标注规则，对智能电表待标注状态数据执行跨周期协同标注操作，得到智能电表待标注状态数据的初始标注结果；

将初始标注结果反馈至智能电表状态数据场景关联网络，更新智能电表状态数据场景关联网络中的关联关系及动态标注规则集合，用于后续智能电表待标注状态数据的标注操作。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述构建智能电表状态数据场景关联网络，包括：采集多个智能电表在不同运行周期内的电压运行记录、电流运行记录、功率消耗记录、表计温度记录，按运行周期先后顺序对每组智能电表的各类记录进行排序，形成单电表连续周期状态数据序列；

收集不同电网运行场景的特征信息，对所述特征信息进行分类整理，形成电网运行场景特征集合，每个电网运行场景对应一组特征项，所述特征信息涵盖电网运行场景下的用电负荷特征、电网电压特征、环境温度特征、设备运行时长特征；

对单电表连续周期状态数据序列中的电压运行记录进行特征提取，得到电压波动特征、电压稳定特征，对单电表连续周期状态数据序列中的电流运行记录进行特征提取，得到电流变化特征、电流持续特征，对单电表连续周期状态数据序列中的功率消耗记录进行特征提取，得到功率峰值特征、功率平稳特征，对单电表连续周期状态数据序列中的表计温度记录进行特征提取，得到温度波动特征、温度持续特征；

将单电表连续周期状态数据序列的各类特征与电网运行场景特征集合中的特征项进行初步关联，记录每组单电表连续周期状态数据序列的特征与电网运行场景特征集合中的特征项的关联次数；

对记录的关联次数进行统计分析，筛选出关联次数符合预设要求的单电表连续周期状态数据序列的特征与电网运行场景特征集合中的特征项的组合，确定所述组合间的关联强度；

以单电表连续周期状态数据序列为智能电表状态数据场景关联网络的节点、电网运行场景特征集合中的特征项为智能电表状态数据场景关联网络的另一类节点，按确定的关联强度构建两类节点间的连接链路；

对构建的连接链路进行优化，移除关联强度低于预设阈值的连接链路，保留关联强度符合预设要求的连接链路，形成智能电表状态数据场景关联网络结构；

对智能电表状态数据场景关联网络结构中的节点及连接链路进行编号记录，确定每个单电表连续周期状态数据序列节点与电网运行场景特征节点的对应关系，完成智能电表状态数据场景关联网络的构建。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述基于智能电表状态数据场景关联网络生成动态标注规则集合，包括：提取智能电表状态数据场景关联网络中的所有智能电表连续周期状态数据序列节点及对应的电网运行场景特征节点，整理每组智能电表连续周期状态数据序列节点与电网运行场景特征节点的节点对的关联链路信息；

对每组节点对的关联链路信息进行解析，确定智能电表连续周期状态数据序列中的电压运行记录、电流运行记录、功率消耗记录、表计温度记录与电网运行场景特征项的具体匹配内容；

针对每组节点对，分析智能电表连续周期状态数据序列中各类记录的特征与电网运行场景特征项的匹配逻辑，所述匹配逻辑包括智能电表连续周期状态数据序列中各类记录的特征间的对应关系、智能电表连续周期状态数据序列中各类记录的特征出现顺序的影响关系；

基于分析得到的匹配逻辑构建初步标注规则，每条初步标注规则包含触发条件、匹配特征项、标注结果内容三部分，触发条件为智能电表连续周期状态数据序列满足的特征要求，匹配特征项为对应的电网运行场景特征项，标注结果内容为预设的标注表述；

将构建的初步标注规则应用于样本智能电表状态数据，对样本智能电表状态数据执行标注操作，得到样本标注结果；

分析样本标注结果与样本智能电表状态数据实际状态的契合情况，统计样本标注结果与样本智能电表状态数据实际状态的契合次数与不契合次数；

对不契合的样本标注结果对应的初步标注规则进行调整，修改初步标注规则中的触发条件或匹配特征项，将调整后的初步标注规则重新应用于样本智能电表状态数据进行标注验证；

重复上述操作，直至初步标注规则应用于样本智能电表状态数据的契合次数符合预设标准，将符合预设标准的初步标注规则确定为有效标注规则；

收集所有确定的有效标注规则，按电网运行场景类型对有效标注规则进行分类，形成动态标注规则集合，每个电网运行场景类型对应一组有效标注规则；

对动态标注规则集合中的每条有效标注规则进行版本记录，标注有效标注规则生成时间及对应的样本智能电表状态数据来源。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述提取智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列，将该连续周期特征序列与智能电表状态数据场景关联网络中的智能电表连续周期状态数据序列进行关联匹配，得到智能电表待标注状态数据的场景匹配结果，包括：获取智能电表待标注状态数据，所述智能电表待标注状态数据包含多个连续运行周期的电压运行记录、电流运行记录、功率消耗记录、表计温度记录；

对智能电表待标注状态数据中每个运行周期的电压运行记录进行特征提取，得到该运行周期的电压波动参数、电压稳定参数，对智能电表待标注状态数据中每个运行周期的电流运行记录进行特征提取，得到该运行周期的电流变化参数、电流持续参数，对智能电表待标注状态数据中每个运行周期的功率消耗记录进行特征提取，得到该运行周期的功率峰值参数、功率平稳参数，对智能电表待标注状态数据中每个运行周期的表计温度记录进行特征提取，得到该运行周期的温度波动参数、温度持续参数；

按运行周期先后顺序，将每个运行周期的电压波动参数、电压稳定参数、电流变化参数、电流持续参数、功率峰值参数、功率平稳参数、温度波动参数、温度持续参数进行组合，形成智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列；

提取智能电表状态数据场景关联网络中的所有智能电表连续周期状态数据序列节点，获取每个智能电表连续周期状态数据序列节点对应的周期特征序列，形成网络周期特征序列库；

将智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列与网络周期特征序列库中的每个周期特征序列进行逐周期比对，计算对应周期的特征相似度；

对逐周期计算得到的特征相似度进行整合分析，得到智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列与智能电表状态数据场景关联网络中每个智能电表连续周期状态数据序列节点对应的周期特征序列的序列匹配度；

筛选序列匹配度符合预设匹配度要求的智能电表状态数据场景关联网络中的周期特征序列，确定所述周期特征序列对应的智能电表连续周期状态数据序列节点；

获取所述智能电表连续周期状态数据序列节点在智能电表状态数据场景关联网络中连接的电网运行场景特征节点，记录对应的电网运行场景特征项；

对记录的电网运行场景特征项进行统计，确定出现频次最高的电网运行场景特征项，将该出现频次最高的电网运行场景特征项及对应的智能电表连续周期状态数据序列节点信息整合，形成智能电表待标注状态数据的场景匹配结果。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述结合场景匹配结果调用动态标注规则集合中对应的标注规则，对智能电表待标注状态数据执行跨周期协同标注操作，得到智能电表待标注状态数据的初始标注结果，包括：解析智能电表待标注状态数据的场景匹配结果中的电网运行场景特征项，确定智能电表待标注状态数据对应的电网运行场景类型；

从动态标注规则集合中调取该电网运行场景类型对应的所有有效标注规则，形成待调用规则组；

提取智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列，按运行周期顺序将智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列拆分为单个周期特征组，每个周期特征组包含对应运行周期的电压波动参数、电压稳定参数、电流变化参数、电流持续参数、功率峰值参数、功率平稳参数、温度波动参数、温度持续参数；

选取第一个周期特征组，将该周期特征组的参数与待调用规则组中每条有效标注规则的触发条件进行比对，判断该周期特征组的参数是否满足有效标注规则的触发条件；

若存在该周期特征组的参数满足触发条件的有效标注规则，调用该有效标注规则确定对应的运行周期状态数据的初步标注内容；若不存在该周期特征组的参数满足触发条件的有效标注规则，记录该运行周期为待补充标注周期，暂不生成该运行周期状态数据的标注内容；

选取下一个周期特征组，重复上述将该周期特征组的参数与待调用规则组中每条有效标注规则的触发条件进行比对的操作，确定该运行周期状态数据的初步标注内容或标记该运行周期为待补充标注周期；

在处理后续周期特征组时，若当前周期特征组的参数满足任意一条有效标注规则的触发条件，同时参考前一运行周期的初步标注内容，分析当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容的逻辑连贯性；

若当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑连贯，直接确定当前运行周期的初步标注内容；若当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑不连贯，重新检查当前周期特征组的参数与有效标注规则的触发条件的匹配情况，调整有效标注规则选择，确保当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑一致；

对所有待补充标注周期，基于待补充标注周期前后相邻运行周期的初步标注内容及智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列的变化趋势，补充生成所述待补充标注周期的标注内容；

将所有运行周期的标注内容按运行周期顺序整理，形成智能电表待标注状态数据的初始标注结果，所述初始标注结果中包含每个运行周期的标注内容及对应的有效标注规则编号。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述在处理后续周期特征组时，若当前周期特征组的参数满足任意一条有效标注规则的触发条件，同时参考前一运行周期的初步标注内容，分析当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容的逻辑连贯性，包括：获取当前周期特征组的参数满足触发条件的有效标注规则，确定该有效标注规则对应的当前运行周期的初步标注内容；

提取前一运行周期的初步标注内容及对应的有效标注规则，分析前一运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型及特征参数范围；

对比当前运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型与前一运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型，判断当前运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型与前一运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型是否属于同一类特征参数；

若当前运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型与前一运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型属于同一类特征参数，分析当前运行周期的特征参数数值与前一运行周期的特征参数数值的变化趋势，判断该变化趋势是否符合电网运行场景下的正常参数变化规律；

若该变化趋势符合电网运行场景下的正常参数变化规律，则判定当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑连贯；若该变化趋势不符合电网运行场景下的正常参数变化规律，则判定当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑不连贯；

若当前运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型与前一运行周期的初步标注内容所依据的特征参数类型不同，提取智能电表状态数据场景关联网络中该电网运行场景类型下不同特征参数间的关联关系；

基于提取的不同特征参数间的关联关系分析当前运行周期的特征参数与前一运行周期的特征参数的关联性，判断当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容是否存在合理的特征关联支撑；

若当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容存在合理的特征关联支撑，则判定当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑连贯；

若当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容不存在合理的特征关联支撑，则判定当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容逻辑不连贯；

记录逻辑连贯性的判定结果及判定依据，若判定为逻辑不连贯，同时记录当前运行周期的初步标注内容与前一运行周期的初步标注内容的差异点。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述将初始标注结果反馈至智能电表状态数据场景关联网络，更新智能电表状态数据场景关联网络中的关联关系及动态标注规则集合，包括：提取智能电表待标注状态数据的初始标注结果中每个运行周期的标注内容、对应的有效标注规则编号及智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列；

将智能电表待标注状态数据对应的连续周期特征序列作为新节点加入智能电表状态数据场景关联网络，确定该新节点与智能电表状态数据场景关联网络中现有电网运行场景特征节点的关联关系，参考智能电表待标注状态数据的初始标注结果中的标注内容对应的电网运行场景特征项，建立新节点与对应电网运行场景特征节点的连接链路；

计算新节点与智能电表状态数据场景关联网络中现有智能电表连续周期状态数据序列节点的相似度，若相似度高于预设合并阈值，则将新节点与现有智能电表连续周期状态数据序列节点合并，更新合并后节点的关联链路信息；若相似度低于预设合并阈值，则保留新节点作为智能电表状态数据场景关联网络中的独立节点；

统计智能电表待标注状态数据的初始标注结果中每条有效标注规则的应用次数，结合智能电表待标注状态数据的初始标注结果与智能电表待标注状态数据实际运行情况的契合度，对应用次数高于预设应用次数阈值且契合度高于预设契合度阈值的有效标注规则，提高该有效标注规则在动态标注规则集合中的优先级；对应用次数不高于预设应用次数阈值或契合度不高于预设契合度阈值的有效标注规则，重新检查该有效标注规则的触发条件与匹配特征项；

对契合度不高于预设契合度阈值的有效标注规则，分析该有效标注规则契合度不高于预设契合度阈值的原因，并根据所述原因调整所述有效标注规则；

将调整后的有效标注规则重新应用于样本智能电表状态数据进行验证，若验证后该有效标注规则的契合度符合预设标准，则更新动态标注规则集合中的对应有效标注规则；若验证后该有效标注规则的契合度仍不符合预设标准，则从动态标注规则集合中移除该有效标注规则；

更新智能电表状态数据场景关联网络的节点信息、连接链路信息及动态标注规则集合的有效标注规则内容后，记录更新时间、更新内容及更新依据，形成更新日志；

将更新后的智能电表状态数据场景关联网络及更新后的动态标注规则集合用于后续智能电表待标注状态数据的标注操作，在后续智能电表待标注状态数据的标注过程中持续收集智能电表待标注状态数据的标注结果，重复上述流程。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述计算新节点与智能电表状态数据场景关联网络中现有智能电表连续周期状态数据序列节点的相似度，若相似度高于预设合并阈值，则将新节点与现有智能电表连续周期状态数据序列节点合并，更新合并后节点的关联链路信息；若相似度低于预设合并阈值，则保留新节点作为智能电表状态数据场景关联网络中的独立节点，包括：获取新节点对应的连续周期特征序列及智能电表状态数据场景关联网络中现有智能电表连续周期状态数据序列节点对应的周期特征序列；

按运行周期顺序，将新节点对应的连续周期特征序列与现有智能电表连续周期状态数据序列节点对应的周期特征序列的对应周期特征组进行比对，计算每个周期的特征相似度，特征相似度计算涵盖电压波动参数、电压稳定参数、电流变化参数、电流持续参数、功率峰值参数、功率平稳参数、温度波动参数、温度持续参数的逐项比对，每项参数的相似度按预设规则进行计算；

对每个周期计算得到的特征相似度进行整合分析，得到新节点与现有智能电表连续周期状态数据序列节点的序列匹配度；

将序列匹配度与预设合并阈值进行比较，若序列匹配度高于预设合并阈值，则判定新节点与该现有智能电表连续周期状态数据序列节点可合并；

在合并操作中，将新节点对应的连续周期特征序列与现有智能电表连续周期状态数据序列节点对应的周期特征序列进行融合，取对应周期各项参数的平均值作为合并后节点的周期特征参数，形成合并后节点的连续周期特征序列；

收集新节点与现有智能电表连续周期状态数据序列节点各自的关联链路信息，统计每条关联链路信息的关联强度，保留关联强度高于设定强度阈值的关联链路信息，形成合并后节点的关联链路信息；

在智能电表状态数据场景关联网络中删除原有的现有智能电表连续周期状态数据序列节点及新节点，添加合并后节点，更新合并后节点与电网运行场景特征节点的连接关系；

若新节点与智能电表状态数据场景关联网络中所有现有智能电表连续周期状态数据序列节点的序列匹配度均低于预设合并阈值，则在智能电表状态数据场景关联网络中保留新节点作为独立节点，为新节点分配唯一标识编号，建立新节点与对应电网运行场景特征节点的连接链路，记录连接链路的关联强度；

对合并后的节点或新增的独立节点，更新智能电表状态数据场景关联网络的节点清单。

9.根据权利要求7所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法，其特征在于，所述统计智能电表待标注状态数据的初始标注结果中每条有效标注规则的应用次数，结合智能电表待标注状态数据的初始标注结果与智能电表待标注状态数据实际运行情况的契合度，对应用次数高于预设应用次数阈值且契合度高于预设契合度阈值的有效标注规则，提高该有效标注规则在动态标注规则集合中的优先级；对应用次数不高于预设应用次数阈值或契合度不高于预设契合度阈值的有效标注规则，重新检查该有效标注规则的触发条件与匹配特征项，包括：遍历智能电表待标注状态数据的初始标注结果中的每个运行周期的标注内容，提取每个运行周期的标注内容对应的有效标注规则编号，按有效标注规则编号统计每条有效标注规则被调用的次数，形成有效标注规则应用次数统计表；

获取智能电表待标注状态数据实际运行情况的记录信息，所述记录信息包含智能电表在对应运行周期的实际状态反馈、电网调度记录、设备维护记录；

将智能电表待标注状态数据的初始标注结果中的每个运行周期的标注内容与智能电表待标注状态数据实际运行情况的记录信息进行比对，判断每个运行周期的标注内容是否与智能电表待标注状态数据实际运行情况的记录信息中的实际状态一致，一致则记为契合，不一致则记为不契合；

按有效标注规则编号统计每条有效标注规则对应的契合次数与总应用次数，计算契合次数与总应用次数的比值，将该比值作为该有效标注规则的契合度；

将每条有效标注规则的应用次数与预设应用次数阈值进行比较，将每条有效标注规则的契合度与预设契合度阈值进行比较；

若任意一条有效标注规则的应用次数高于预设应用次数阈值且该有效标注规则的契合度高于预设契合度阈值，则判定该有效标注规则为高效标注规则，在动态标注规则集合中提高该高效标注规则的调用优先级，调整该高效标注规则在对应电网运行场景类型规则组中的排列顺序，使该高效标注规则在后续智能电表待标注状态数据标注时优先被调取；

若任意一条有效标注规则的应用次数不高于预设应用次数阈值或该有效标注规则的契合度不高于预设契合度阈值，则判定该有效标注规则为待优化标注规则，提取该待优化标注规则的触发条件、匹配特征项及对应的不契合标注案例；

分析不契合标注案例，若不契合标注案例中智能电表待标注状态数据满足待优化标注规则的触发条件但智能电表待标注状态数据实际运行情况与标注结果不符，判定为待优化标注规则的触发条件不合理；若不契合标注案例中智能电表待标注状态数据对应的场景特征与待优化标注规则的匹配特征项存在偏差，判定为待优化标注规则的匹配特征项不精准；

记录待优化标注规则的问题类型及具体问题点，同时将待优化标注规则标记为待验证状态，在后续智能电表待标注状态数据标注中减少该待优化标注规则的调用频率，直至该待优化标注规则完成优化验证。

10.一种基于大数据的智能电表状态数据标注系统，其特征在于，包括：

处理器；

机器可读存储介质，用于存储所述处理器的机器可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述机器可执行指令来执行权利要求1至9中任意一项所述的基于大数据的智能电表状态数据标注方法。