1.一种复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：A、采集复合绝缘子伞裙高压端表面的组分含量数据；B、通过所述组分含量数据中的碳元素含量和氧元素含量数据计算碳氧比；C、通过所述碳氧比的数据与所述复合绝缘子的表面微观形貌的对应关系，生成碳氧比的老化阈值；具体地，通过扫描电镜图将复合绝缘子伞裙表面的微观形貌分为三类；选取不同使用年限的复合绝缘子伞裙作为训练数据，将复合绝缘子伞裙表面的扫描电镜图作为模型输入，将三种分类结果作为模型输出进行模型训练；将模型输出的三类结果的每一类数据的每张图片与计算得到的C/O比值进行一一对应；计算每一类中的C/O比值的中值，并将轻微老化和严重老化两类的C/O比值的中值作为碳氧比的老化阈值；D、依据所述老化阈值判断所述复合绝缘子伞裙的老化程度。
2.根据权利要求1所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，所述组分含量数据包括碳元素含量数据、硅元素含量数据、氧元素含量数据以及铝元素含量数据。
3.根据权利要求2所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，通过所述碳元素含量数据、硅元素含量数据、氧元素含量数据以及铝元素含量数据与预设值的比对分析，进一步验证所述复合绝缘子伞裙的老化程度。
4.根据权利要求1所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，所述步骤C通过卷积神经网络识别所述表面微观形貌的图片，并与计算出的所述碳氧比数据形成一一对应关系，通过模型训练生成碳氧比的所述老化阈值。
5.根据权利要求1所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，所述碳氧比的老化阈值包括第一阈值和第二阈值；当所述碳氧比的实际数据大于该第一阈值，则判断所述伞裙未老化；当所述碳氧比的实际数据小于该第二阈值，则判断所述伞裙严重老化；当所述碳氧比的实际数据在第一阈值和第二阈值之间时，则判断所述伞裙轻微老化。
6.根据权利要求5所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，所述第一阈值为1.30；所述第二阈值为1.00。
7.根据权利要求3所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，所述通过碳元素含量数据、硅元素含量数据、氧元素含量数据以及铝元素含量数据与预设值的比对分析，进一步验证复合绝缘子伞裙的老化程度具体为：当以下条件均满足时，验证所述伞裙已经老化；当以下条件中未均满足时，验证所述伞裙未老化；所述条件具体为：碳元素含量小于41%，硅元素含量小于25%，铝元素含量小于2%，氧元素含量大于32%。
8.根据权利要求1所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法，其特征在于，所述步骤A中的伞裙高压端表面的组分含量数据通过XPS检测方法进行分析和采集。
9.一种复合绝缘子伞裙老化预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集复合绝缘子伞裙高压端表面的组分含量数据；分析处理模块，用于通过所述组分含量数据中的碳元素含量和氧元素含量数据计算碳氧比；阈值生成模块，用于通过所述碳氧比的数据与所述复合绝缘子的表面微观形貌的对应关系，生成碳氧比的老化阈值；具体地，通过扫描电镜图将复合绝缘子伞裙表面的微观形貌分为三类；选取不同使用年限的复合绝缘子伞裙作为训练数据，将复合绝缘子伞裙表面的扫描电镜图作为模型输入，将三种分类结果作为模型输出进行模型训练；将模型输出的三类结果的每一类数据的每张图片与计算得到的C/O比值进行一一对应；计算每一类中的C/O比值的中值，并将轻微老化和严重老化两类的C/O比值的中值作为碳氧比的老化阈值；老化判断模块，用于依据所述老化阈值判断所述复合绝缘子伞裙的老化程度。
10.根据权利要求9所述的复合绝缘子伞裙老化预测系统，其特征在于，所述分析处理模块还用于将所述复合绝缘子伞裙高压端表面的碳元素含量数据、硅元素含量数据、氧元素含量数据以及铝元素含量数据与预设值进行比对分析，进一步验证所述伞裙的老化程度。
11. 一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1~8中任意一项所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法。
12.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行如权利要求1~8中任意一项所述的复合绝缘子伞裙老化预测方法。
