1.一种避雷器运行状态分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取避雷器的在线监测数据；将所述在线监测数据输入训练完成的分类向量机，得到所述在线监测数据的原始分类结果；将所述原始分类结果作为观察序列，利用条件随机场获取所述观察序列的最优标注序列，并根据所述最优标注序列确定所述在线监测数据的目标分类结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始分类结果作为观察序列，利用条件随机场获取所述观察序列的最优标注序列包括：分别获取观察序列中元素对各状态分类标签的置信度数据，和相邻元素之间与边界向量的相对变化趋势；根据所述置信度数据和所述相对变化趋势，确定所述观察序列的最优标注序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优标注序列的计算公式如下：其中，f k 为观察序列X与标注序列Y的状态特征函数，物理意义为元素对各状态分类标签的置信度；h k 为前后两个状态分类的转移特征函数，物理意义为前后两个元素与对应边界向量的相对变化趋势。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述避雷器在线监测数据输入训练完成的支持向量机之前，还包括：获取训练集对应的至少三个状态分类标签；为任意两个状态分类标签构建二分类支持向量机，并根据训练集中样本的输入特征确定该支持向量机对应状态分类标签之间的边界向量。
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述状态分类标签包括下述至少一种：正常、均匀劣化、非均匀劣化、均匀污秽和非均匀污秽。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线监测数据至少包括避雷器电压谐波总畸变率在线数据序列、避雷器泄漏电流全电流在线数据序列和避雷器泄漏电流阻性电流在线数据序列，所述获取避雷器的在线监测数据之后，还包括：对避雷器电压谐波总畸变率在线数据序列进行卡尔曼滤波，得到滤波后的在线监测数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取避雷器在线监测数据之前，还包括：建立运行电压下避雷器的等效电路仿真模型；根据所述避雷器的等效电路仿真模型生成支持分类向量机的训练集。
8.一种避雷器运行状态分类装置，其特征在于，所述装置包括：监测数据获取模块，用于获取避雷器的在线监测数据；原始结果获取模块，用于将所述在线监测数据输入训练完成的分类向量机，得到所述在线监测数据的原始分类结果；目标结果获取模块，用于将所述原始分类结果作为观察序列，利用条件随机场获取所述观察序列的最优标注序列，并根据所述最优标注序列确定所述在线监测数据的目标分类结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：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计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的避雷器运行状态分类方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的避雷器运行状态分类方法。
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