1.一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和状态检修决策的方法，所述方法包括：确定描述换流阀的不同的劣化状态，根据所述不同的劣化状态，确定与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应的状态检修决策；根据历史数据，获取所述换流阀的不同的劣化状态的转移率，确定所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益；确定基于马尔科夫过程的所述换流阀停留在所述不同的劣化状态的状态频率和在所述不同的劣化状态的平均持续时间；根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的可用时间，以所述换流阀可用时间最长为目标建立状态监测频率模型，确定最优的状态监测频率；根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益总和，以所述换流阀的所述期望收益总和最高为目标建立状态检修决策模型，确定最优的状态检修决策；包括：以所述换流阀的所述期望收益总和最高为目标，确定最优状态检修决策模型的目标函数是：max{G}，其中G是所述换流阀在整个寿命周期内，所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益总和。
2.根据权利要求1所述的方法，所述换流阀的所述不同的劣化状态的期望收益为维持所述劣化状态所取得的运营收益；所述与劣化状态对应的状态监测的期望收益为实施所述状态监测的资金；所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益为实施所述检修决策的资金。
3.根据权利要求1所述的方法，确定基于马尔科夫过程的所述换流阀停留在所述不同的劣化状态的状态频率和在所述不同的劣化状态的平均持续时间，包括：根据马尔科夫随机过程模型描述所述换流阀的劣化过程，所述换流阀的劣化状态经过n步转以后进入的极限状态，是所述换流阀的劣化状态的平稳状态，进入劣化状态后的平稳状态概率是一个常数，所述平稳状态概率与所述换流阀的初始状态无关；马尔科夫随机过程的线性微分方程组为：其中，λ ij 为转移率，P(t)为马尔科夫通用方程，t为时间；通过求解以下线性方程组，获取所述平稳状态概率：所述换流阀劣化过程达到所述平稳状态时，每单位时间里停留在所述劣化状态i的平均次数为所述换流阀在状态i的状态频率f i ,状态i的持续时间T i 是指所述换流阀劣化过程达到平稳状态时，停留在状态i的平均持续时间，f ij 为j个转移到状态i的频率，其中
4.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的可用时间，以所述换流阀可用时间最长为目标建立状态监测频率模型，确定最优的状态监测频率，包括：以所述换流阀可用时间最长为目标建立状态监测频率模型的目标函数为max{B}，其中B为监测频率γ的函数，B＝f(γ)，f(γ)为是表征换流阀检测频率和换流阀可用时间的函数关系，监测频率是变量，可用时间是应变量，最优监测频率γ满足：γ min ≤γ≤γ max ，其中γ max 、γ min 分别为监测频率的最大值和最小值。
5.根据权利要求1所述的方法，所述换流阀的所述不同的劣化状态之间转换的时间服从指数分布，所述不同的劣化状态之间转换的概率恒定。
6.一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和状态检修决策的系统，所述系统包括：初始化单元，所述初始化单元用于确定描述换流阀的不同的劣化状态，根据所述不同的劣化状态，确定与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应的状态检修决策；获取单元，所述获取单元根据历史数据，获取所述换流阀的不同的劣化状态的转移率，确定所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益；第一计算单元，所述第一计算单元用于确定基于马尔科夫过程的所述换流阀停留在所述不同的劣化状态的状态频率和在所述不同的劣化状态的平均持续时间；第二计算单元，所述第二计算单元用于根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的可用时间，以所述换流阀可用时间最长为目标建立状态监测频率模型，确定最优的状态监测频率；第三计算单元，所述第三计算单元用于根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益总和，以所述换流阀的所述期望收益总和最高为目标，确定最优状态检修决策；所述第三计算单元还用于：以所述换流阀的所述期望收益总和最高为目标，确定最优状态检修决策模型的目标函数是：max{G}，其中G是所述换流阀在整个寿命周期内，所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益总和。
7.根据权利要求6所述的系统，所述换流阀的所述不同的劣化状态的期望收益为维持所述劣化状态所取得的运营收益；所述与劣化状态对应的状态监测的期望收益为实施所述状态监测的资金；所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益为实施所述检修决策的资金。
8.根据权利要求6所述的系统，所述第一计算单元还用于：根据马尔科夫随机过程模型描述所述换流阀的劣化过程，所述换流阀的劣化状态经过n步转以后进入的极限状态，是所述换流阀的劣化状态的平稳状态，进入劣化状态后的平稳状态概率是一个常数，所述平稳状态概率与所述换流阀的初始状态无关；马尔科夫随机过程的线性微分方程组为：其中，λ ij 为转移率，P(t)为马尔科夫通用方程，t为时间；通过求解以下线性方程组，获取所述平稳状态概率：所述换流阀劣化过程达到所述平稳状态时，每单位时间里停留在所述劣化状态i的平均次数为所述换流阀在状态i的状态频率f i ，状态i的持续时间T i 是指所述换流阀劣化过程达到平稳状态时，停留在状态i的平均持续时间，f ij 为j个转移到状态i的频率，其中
9.根据权利要求6所述的系统，所述第二计算单元还用于：以所述换流阀可用时间最长为目标建立状态监测频率模型的目标函数为max{B},其中B为监测频率γ的函数，B＝f(γ)，f(γ)为是表征换流阀检测频率和换流阀可用时间的函数关系，监测频率是变量，可用时间是应变量，最优监测频率γ满足：γ min ≤γ≤γ max ，其中γ max 、γ min 分别为监测频率的最大值和最小值。
10.根据权利要求6所述的系统，所述换流阀的所述不同的劣化状态之间转换的时间服从指数分布，所述不同的劣化状态之间转换的概率恒定。
