1.一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，包括：根据检测任务对多个电力设备检测点进行检测，将检测任务和对应的电力设备检测点信息关联，得到紫外成像检测文件；所述紫外成像检测文件包括文件长度、规范版本号、文件生成时间、站点名称、站点编码、天气、温度、湿度、仪器厂家、仪器型号、仪器版本号、系统频率、图谱数量、经度、纬度、海拔、图谱以及预留字段；所述图谱包括图谱类型编码、图谱数据长度、图谱生成时间、被测设备名称、被测设备编码、测点名称、测点编码、检测通道标志、存储数据类型、检测距离、累积时长、采帧频率、输出帧率、帧序号、增益、光斑颜色、二值化阈值、光子数、放电状态、可见光变焦、可见光曝光值、可见光图像数据长度、图像宽度、图像高度、紫外强度矩阵、可见光图像数据以及预留字段；对所述紫外成像检测文件进行完整性和合规性校验，形成紫外成像检测文件库；基于紫外成像检测文件库中的校验后的紫外成像检测文件定位放电位置，根据定位放电位置给出检测结果；其中，所述基于紫外成像检测文件库中的校验后的紫外成像检测文件定位放电位置，具体为：基于校验后的紫外成像检测文件，提取出紫外强度矩阵和可见光图像；基于紫外强度矩阵进行光斑分割，得到放电中心区域；将分割得到的放电中心区域的边缘信息映射到可见光图像中，得到异常放电位置。
2.如权利要求1所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述检测任务中包含多条检测信息，每条所述检测信息中包含以下字段：测点序号、站点名称、站点编码、被测设备名称、被测设备编码、测点名称以及测点编码。
3.如权利要求1所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述基于紫外强度矩阵进行光斑分割，得到放电中心区域，具体为：将紫外强度矩阵进行灰度化，形成灰度放电图像；基于灰度放电图像，对灰度光斑区域进行直方图统计；根据直方图统计结果，确定灰度放电图像的分割阈值；基于分割阈值对灰度放电图像进行分割，得到二值化结果，即放电中心区域。
4.如权利要求3所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述根据直方图统计结果，确定灰度放电图像的分割阈值，包括：根据直方图中第7个区间至第10个区间内数据确定直方图的像素点个数最大的区间的灰度中间值；将该灰度中间值作为灰度放电图像的分割阈值。
5.如权利要求4所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述灰度放电图像的分割阈值，具体如下公式：其中， ， 为第i个区间的像素点个数，gap为每个区间的步长。
6.如权利要求1所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述放电位置，包括以下信息：放电中心坐标；中心放电范围，即放电中心区域像素点个数；放电中心区域的最小外接矩形的宽度和高度。
7.如权利要求1所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述根据定位放电位置给出检测结果，具体为：通过将放电中心区域的最小外接矩形区域放大两倍得到待分类识别区域；将待分类识别区域的边缘信息映射到可见光图像中，得到待分类识别图像；对待分类识别图像进行设备部件的自动分类识别，得到放电部件；基于放电部件，得到检测结果。
8.如权利要求7所述的一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法，其特征在于，所述检测结果，包括：放电中心坐标、中心放电范围以及放电中心部件。
9.一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，被配置为根据检测任务对多个电力设备检测点进行检测，将检测任务和对应的电力设备检测点信息关联，得到紫外成像检测文件；所述紫外成像检测文件包括文件长度、规范版本号、文件生成时间、站点名称、站点编码、天气、温度、湿度、仪器厂家、仪器型号、仪器版本号、系统频率、图谱数量、经度、纬度、海拔、图谱以及预留字段；所述图谱包括图谱类型编码、图谱数据长度、图谱生成时间、被测设备名称、被测设备编码、测点名称、测点编码、检测通道标志、存储数据类型、检测距离、累积时长、采帧频率、输出帧率、帧序号、增益、光斑颜色、二值化阈值、光子数、放电状态、可见光变焦、可见光曝光值、可见光图像数据长度、图像宽度、图像高度、紫外强度矩阵、可见光图像数据以及预留字段；文件库构建模块，被配置为对所述紫外成像检测文件进行完整性和合规性校验，形成紫外成像检测文件库；放电检测模块，被配置为基于紫外成像检测文件库中的校验后的紫外成像检测文件定位放电位置，根据定位放电位置给出检测结果；其中，所述基于紫外成像检测文件库中的校验后的紫外成像检测文件定位放电位置，具体为：基于校验后的紫外成像检测文件，提取出紫外强度矩阵和可见光图像；基于紫外强度矩阵进行光斑分割，得到放电中心区域；将分割得到的放电中心区域的边缘信息映射到可见光图像中，得到异常放电位置。
