1.一种基于多级智能的变电站安全防护系统，其特征在于，包括入侵防护模块、网络安全模块、数据库、服务器；所述入侵防护模块用于对智能变电站进行生物入侵安全防护；获取智能变电站建筑图及周边地形图，建立三维模型，设置预警区域，将设置的预警区域标记在三维模型中，获取各个预警区域的特性值，根据获得的特性值获取对应预警区域的安全防护方案，进行安全防护方案布设，并将相应的检测设备标记在三维模型中的对应位置上，将当前的三维模型标记为检测模型；通过检测设备实时获取各个预警区域内的生物信息，当检测到生物时，将检测到的生物位置标记在检测模型中，根据对应的安全防护方案对检测的生物进行驱离；所述网络安全模块用于对智能变电站的系统网络进行防护；构建优先级函数，根据优先级函数获得优先值，通过优先值匹配对应的网络安全方案，根据获取的网络安全方案对当前的智能变电站系统网络进行防护；获取预警区域特性值的方法为：设置若干个标准参照图形，并设置各个标准参照图形相似度区间对应的形状分，获取预警区域的安全防护等级、面积和形状，计算预警区域形状与标准参照图形之间的相似度，识别相似度值最高的标准参照图形，将相似度值匹配到对应的相似度区间，获得对应的形状分，将安全防护等级、形状分和面积整合为预警区域特性值；根据获得的特性值获取对应预警区域的安全防护方案的方法包括：建立安全防护方案库，设置方案范围，并打上对应的方案标识；识别不属于方案范围内的坐标区域，根据存在的方案范围将坐标区域进行分割，获得对应数量的映射区域，将映射区域与对应的方案范围进行相关联；获取特性值，根据获得的特性值匹配对应的方案范围或映射区域，获取对应的安全防护方案，当匹配的是映射区域时，对获得的安全防护方案进行参数调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于多级智能的变电站安全防护系统，其特征在于，设置预警区域的方法包括：识别三维模型中的空间区域，将空间区域分成若干个单位区域，识别各个单位区域的面积，设置各个单位区域的代表值，对单位区域进行聚类，获得对应的安全防护等级的预警区域。
3.根据权利要求2所述的一种基于多级智能的变电站安全防护系统，其特征在于，对单位区域进行聚类的方法包括：步骤SA1：建立待聚类样本集合D＝{x 1 ，x 2 ，...，x i ，...，x n }，其中，x i 是第i个单位区域的特征向量， n为单位区域总个数； 为第i个单位区域的面积， 为第i个单位区域的代表值；步骤SA2：将样本集中的所有的样本点都当作一个独立的类簇，选择初始聚类点，根据设置的初始聚类点计算两两类簇之间的距离d(C i ，C j )， 其中，C i 和C j 为任意不相同的两个聚类簇；步骤SA3：根据代表值选择最近的两个聚类簇C p 和C q ， 判断聚类簇C p 和C q 是否小于对应安全防护等级半径R park ，若是，合并聚类簇C p 和C q 为新的聚类簇C g ，并进入步骤SA4；否则，停止聚类，将当前聚类标记对应的安全防护等级，返回步骤SA2，重新进行剩余类簇的聚类；步骤SA4：重新计算新的聚类簇C g 与其他所有类之间的距离；步骤SA5：重复步骤SA2-步骤SA4，直到所有类全部完成合并。
4.根据权利要求1所述的一种基于多级智能的变电站安全防护系统，其特征在于，设置方案范围的方法包括：识别安全防护方案中的安全防护等级、预警区域形状分区间和预警区域面积区间，根据具有的安全防护等级设置坐标空间，将预警区域形状分区间和预警区域面积区间转化为坐标集，将坐标集输入到坐标空间中，形成方案范围。
5.根据权利要求1所述的一种基于多级智能的变电站安全防护系统，其特征在于，网络安全模块的工作方法包括：获取同类型智能变电站系统网络受到的攻击次数、攻击时长和攻击类型，进行数据汇总，获得若干组攻击数据，进行攻击数据筛选，获得目标数据，进行目标数据网络安全方案编制；将对应目标数据中的攻击类型进行赋值；获取当前智能变电站系统网络受到的攻击次数、攻击时长和攻击类型，对获取的攻击类型进行赋值，获得攻击类型赋值，将当前智能变电站的攻击次数、攻击时长和攻击类型赋值整合为匹配数据，将目标数据标记为i，将匹配数据标记为j，构建优先级函数：其中，其中α1、α2、α3为调节系数，α1、α2、α3的取值范围为[0，1]；fij表示目标数据的攻击次数相对于匹配数据的攻击次数的差值，fmin为数据库中记录的最小的攻击次数差值，fmax为数据库中记录的最大的攻击次数差值；tij为目标数据的攻击时长相对于匹配数据的攻击时长的差值，tmax为数据库中记录的最大的攻击时长差值，tmin为数据库中记录的最小的攻击时长差值；rij为目标数据的攻击类型赋值相对于匹配数据的攻击类型赋值的差值；rmax为数据库中记录的最大的攻击类型赋值差值；rmin为数据库中记录的最小的攻击类型赋值差值；将获取的wij进行排序，获取排序第一的wij对应的网络安全方案。
