1.一种面向电力大数据的数据库统一平台的读取方法，其特征在于：所述数据库统一平台包括多个异构的基础数据库，多个基础数据库包括多种不同类型的数据，所述读取方法包括：启动步骤，用户访问数据库平台，数据库平台启动；验证步骤，数据库平台检验用户身份，如果身份验证通过，则进入下一步骤，如果身份验证被拒绝，则退出数据库平台；传递步骤，接收来自用户的数据访问请求，将数据访问请求中的业务需求转发至数据访问组件，数据访问组件提取业务需求中的传递参数，对传递参数进行判断；跨库判断步骤，当判断结果表明所述业务需求涉及的数据访问为跨库数据请求时，令数据访问组件将业务需求转发至数据混合处理引擎；业务统筹步骤，令数据混合处理引擎进行不同类型的跨库数据的采集、存储和处理，生成业务数据；应用服务步骤，对业务数据进行再组织形成特定场景使用的专用数据，并将专用数据形成用户所需数据的组织形式并返回到前台展示页面展示成表格，结合可视化技术提供给用户；所述业务统筹步骤，令数据混合处理引擎进行不同类型的跨库数据的采集、存储和处理，生成业务数据，具体包括：数据采集步骤，从各电力业务系统中采集电力数据；分类存储步骤，将电力业务系统中采集到的数据分为不同类型，根据不同类型数据的数据特征和业务需求，选择不同的基础数据库进行数据存储；数据混合步骤，选择业务需求所需数据，对一种或多种不同类型的数据进行混合，将一个或多个基础数据库中的异构数据导入到集中的数据存储层，同时协调不同基础数据库的数据访问和不同数据源之间的信息，在数据导入基础上进行数据清洗和预处理，统一不同类型数据的存储方式，为下一步计算分析提供数据基础；计算分析步骤，对混合存储的数据进行抽取、加工、融合，根据业务需求，对存储数据进行计算分析，形成业务数据；其中，所述分类存储步骤，将电力业务系统中采集到的数据分为不同类型，根据不同类型数据的数据特征和业务需求，选择不同的基础数据库进行数据存储，具体包括：判断步骤，对于采集的电力数据，首先判断其数据类型，所述数据类型包括模型数据、运行数据和统计分析数据；对于模型数据，其数据量相对较少且更新频率稳定，存储在关系型数据库；对于运行数据，电力系统产生各类运行数据，分为高活跃度数据和低活跃度数据，两种类型数据采用不同的存储策略：高活跃度数据为近期运行数据，将其存入MPP数据库，用于统计、分析、为应用提供数据支撑；低活跃度数据为活跃度较低的历史运行数据，将其存入Hadoop数据库，用于基于电网长期的运行规律进行挖掘、分析；对于统计分析数据，其数据量相对较少、更新频率较快且对查询处理实时性要求较高，将其存入MPP数据库，便于应用查询与展示；其中，所述计算分析步骤，对混合存储的数据进行抽取、加工、融合，具体包括：数据提取步骤：从一种或多种不同类型的数据中提取业务所需数据；数据转换步骤：将一种或多种不同类型的数据按照业务需求，转换成目的数据存储层要求的形式，并对数据进行清洗和加工；数据加载步骤：将转换后的数据融合装载到计算分析模块。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据访问请求的表现形式为结构化查询语言。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述验证步骤，数据库平台检验用户身份，为用户名和密码登录验证、指纹验证、面部识别之一。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础数据库包括：关系型数据库、MPP数据库、Hadoop数据库。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用服务步骤提供主题查询、实时关联查询、离线数据挖掘、历史曲线分析、系统管理、连表查询、报表统计、定时任务调度、数据审计和日志管理功能。
6.如权利要求1所述的面向电力大数据的数据库统一平台读取方法的数据库统一平台，其特征在于，该系统包括：基础数据库、数据存储层、数据访问组件、数据混合处理引擎，用户访问所述电力数据库统一平台实现如权利要求1-5任一项所述的读取方法。
