1.一种电力监控系统的异常通信智能识别方法，其特征在于：所述电力监控系统的异常通信智能识别方法的步骤包括：获取电力监控系统中的通信行为数据并判断通信类型；若所述通信类型为控制指令，获取所述通信行为数据的特征数据，否则基于通信分析抽取率判断是否获取所述通信行为数据的特征数据；将所述特征数据输入至登录操作模型和通信习惯模型中进行对比，判断所述特征数据对应的通信行为数据的风险类型；基于风险类型生成对应的通信处理指令对该通信行为作出处置；所述将所述特征数据输入至登录操作模型和通信习惯模型中进行对比，判断所述特征数据对应的通信行为数据的风险类型的步骤中，具体包括：根据登录操作模型，判断所述特征数据所对应的账号登录操作行为数据的异常，并输出判断结果；根据通信习惯模型，判断所述特征数据所对应的设备通信关系数据的异常，并输出判断结果；所述账号登录操作行为数据包括设备识别码、IP地址、登录方式和登录时间数据；所述设备通信关系数据包括IP地址、通信端口、通信协议、通信时间数据。
2.根据权利要求1所述的一种电力监控系统的异常通信智能识别方法，其特征在于：若所述通信类型为控制指令，获取所述通信行为数据的特征数据，否则基于通信分析抽取率判断是否获取所述通信行为数据的特征数据的步骤之前，还包括：获取电力监控系统历史网络攻击数据集，确定上一统计周期的网络攻击风险等级；基于上一统计周期网络攻击风险等级确定当前统计周期的通信分析抽取率。
3.根据权利要求1所述的一种电力监控系统的异常通信智能识别方法，其特征在于：将所述特征数据输入至登录操作模型和通信习惯模型中进行对比，判断所述特征数据对应的通信行为数据的风险类型的步骤之前，还包括：获取历史通信行为数据集并获取对应的特征数据，基于特征数据创建登录操作模型和通信习惯模型。
4.根据权利要求1所述的一种电力监控系统的异常通信智能识别方法，其特征在于：将所述特征数据输入至登录操作模型和通信习惯模型中进行对比，判断所述特征数据对应的通信行为数据的风险类型的步骤中，还包括：根据登录操作模型和通信习惯模型所输出的判断结果，生成通信行为数据的风险类型。
5.根据权利要求1所述的一种电力监控系统的异常通信智能识别方法，其特征在于：根据登录操作模型，判断所述特征数据所对应的账号登录操作行为数据的异常，并输出判断结果的步骤之后，还包括：若所述登录操作模型的判断结果为风险登录，则限制账号对应岗位弱关联的通信功能权限。
6.根据权利要求1所述的一种电力监控系统的异常通信智能识别方法，其特征在于：若所述登录操作模型的判断结果为风险登录，则限制账号对应岗位弱关联的通信功能权限的步骤之后，还包括：获取来自被限制通信功能权限账号的生物验证信息，基于所述生物验证信息恢复所述账号的通信功能权限。
7.一种电力监控系统的异常通信智能识别系统，其特征在于，包括：通信类型判断模块，用于获取电力监控系统中的通信行为数据并判断通信类型；特征数据获取模块，用于若所述通信类型为控制指令，获取所述通信行为数据的特征数据，否则基于通信分析抽取率判断是否获取所述通信行为数据的特征数据；通信风险判断模块，用于将所述特征数据输入至登录操作模型和通信习惯模型中进行匹配，判断所述特征数据对应的通信行为数据的风险类型；通信行为处置模块，用于基于风险类型生成对应的通信处理指令对该通信行为作出处置；所述将所述特征数据输入至登录操作模型和通信习惯模型中进行对比，判断所述特征数据对应的通信行为数据的风险类型的步骤中，具体包括：根据登录操作模型，判断所述特征数据所对应的账号登录操作行为数据的异常，并输出判断结果；根据通信习惯模型，判断所述特征数据所对应的设备通信关系数据的异常，并输出判断结果。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述电力监控系统的异常通信智能识别方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述电力监控系统的异常通信智能识别方法的步骤。
