1.一种基于数字孪生体与误差自适应优化的开关柜建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取开关柜内部绝缘结构的物理参数，根据所述物理参数构建多物理场耦合的开关柜的数字化模型，所述数字化模型与数字孪生对接处之间建立连接关系；建立可测参量接口，通过所述可测参量接口对开关柜的可测参量进行存储至数据库，通过所述数据库与数字化模型数据交互；根据所述数字化模型建立逻辑模型，通过状态感知算法、场景生成算法对所述逻辑模型进行孪生可视化处理，得到仿真模型；利用数据库中的数据对所述仿真模型进行优化，并将优化后的数据返回数字化模型；根据开关柜的监测需求，利用数字化存储的方式构建数据模型，并对所述数据模型进行实时监测和确定运行控制策略；对所述数字化模型、逻辑模型、仿真模型以及数据模型进行整合，构建可视化的虚拟空间内的开关柜数字孪生体模型；利用误差自适应优化控制方法对所述开关柜数字孪生体模型进行优化，得到最终开关柜数字孪生体模型；所述误差自适应优化控制方法包括内循环自适应计算误差控制方法和外循环自适应动态激励控制方法；所述内循环自适应计算误差控制方法包括以下步骤：基于孪生数据u h ，采用梯度重构的方法获得收敛阶次更高的重构结果σ * (u h )；根据σ * (u h )计算重构误差e * ，重构误差e * 等于重构结果σ * (u h )与数值结果之间的差；将所述重构误差作为新的误差指示器来代替真实误差，新的误差指示器应满足：式(1)中，h为插值间距，随着插值点的增多，新的误差指示器渐近等于真实误差；在局部域上计算能量范数误差和误差因子，所述能量范数误差和误差因子作为加密插值点的依据；根据子域上的误差因子的大小控制子域的插值点数量，建立有效的不同阶插值模式，输入到开关柜数字孪生体模型重新计算，以此循环直到满足计算的精度；所述外循环自适应动态激励控制方法包括以下步骤：首先根据开关柜本身的故障模式以及结构特点，将其在开关柜整体上划分为几个子域，采用分布式计算结构，利用LBM方程在开关柜的整体架构上进行粗算，对故障点进行粗略的计算，当检测到异常时，激活子域求解器对粗略计算的故障点进行细算；对每个子域求解的结果，在实体监测相应数据f(x 1 ,x 2 …x n )和孪生计算相应数据f′(x 1 ,x 2 …x n )之间构建目标优化函数g(x 1 ,x 2 …x n )＝|f(x 1 ,x 2 …x n )-f(x 1 ,x 2 …x n )|，分析目标函数与各影响参数的敏感度联系s(x n )；搭建参数优化体系，寻求g(x 1 ,x 2 …x n )的最小值；根据g(x 1 ,x 2 …x n )的最小值的参数模型输入到孪生模型中进行迭代计算，若满足则收敛准则即完成计算，反之增加激励条件的采样点同时代入优化模型再次进入循环，直到满足收敛准则以此完成误差自适应优化控制。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生体与误差自适应优化的开关柜建模方法，其特征在于，根据所述物理参数构建多物理场耦合的开关柜的数字化模型包括以下步骤：将开关柜内部进行物理场进行划分，得到开关柜内部结构场、温度场、电磁场、力场以及温度场；根据开关柜的内部绝缘材料随物理场直接关系和各物理场之间的关系，确认各物理场之间的耦合关系；根据开关柜内部各物理场量之间的耦合关系和敏感度关系，建立多物理耦合的开关柜的数字化模型和相应的多物理场耦合控制方程。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生体与误差自适应优化的开关柜建模方法，其特征在于，所述可测参量包括通过电力系统数据库中的数据和现场检测仪器测量的数据。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生体与误差自适应优化的开关柜建模方法，其特征在于，所述可测参量接口将所述可测参量转换为统一标准的数据。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生体与误差自适应优化的开关柜建模方法，其特征在于，所述敏感度联系s(x n )：式(4)中，x n 代表的是第n个优化参数。
