1.一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、为目标变压器构建时间-负载率数学模型，所述时间-负载率数学模型采用二维平面直角坐标系进行构建；S2、以每分钟为间隔，采集目标变压器的负载率值，将采集获得的与采集时间对应的负载率值标注至时间-负载率数学模型中；S3、在所述时间-负载率数学模型的二维平面直角坐标系中，以坐标原点向右，取一定数量的连续的时间-负载率数据点，作为初始子模型；S4、采用最小二乘法，对初始子模型中连续的时间-负载率数据点，进行曲线拟合，获得拟合子模型，计算得出拟合子模型中的负载率平均值数据和负载率最大值数据；S5、在所述时间-负载率数学模型的二维平面直角坐标系中，以坐标原点向右，以一定数量的连续的时间-负载率数据点为间隔，分解为多个计算子模型；S6、将步骤S5中的多个计算子模型作为步骤S3中的初始子模型，执行步骤S4的内容，得到对应多个拟合子模型的多个数据组，每个数据组包括负载率平均值数据和负载率最大值数据；S7、利用统计分组法对多个数据组进行数据处理，得出目标变压器的持续时长和最高峰值时刻；S8、对所述持续时长和最高峰值时刻运用指定条件查询，得出统计结果。
2.根据权利要求1所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于：步骤S1中，所述时间-负载率数学模型采用二维平面直角坐标系的第一象限进行构建，其中X轴横坐标代表时间点，Y轴纵坐标代表负载率；时间点的单位为分钟，负载率采用百分比表示，点f(x,y)代表目标变压器在x时刻的负载率值。
3.根据权利要求2所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于：步骤S2中，采集目标变压器的负载率值，具体为：对目标变压器的负载率值，每分钟进行一次采集，连续采集24小时，共得到1440个负载率值。
4.根据权利要求3所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于：步骤S3中，在时间-负载率数学模型的二维平面直角坐标系第一象限中，以坐标原点向右，取15个连续的时间-负载率数据点，作为初始子模型；步骤S4中，对初始子模型中的15个连续的时间-负载率数据点，进行曲线拟合。
5.根据权利要求4所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于：步骤S5中，在所述时间-负载率数学模型的二维平面直角坐标系第一象限中，以坐标原点向右，以连续的15个时间-负载率数据点为间隔，将时间-负载率数学模型中总计1440个时间-负载率数据点，分为96份，形成96个计算子模型，并对96个计算子模型按顺序进行编号。
6.根据权利要求5所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于：步骤S7中，利用统计分组法对96个数据组，每一组中的负载率平均值数据和负载率最大值数据进行数据处理，得出目标变压器的持续时长和最高峰值时刻。
7.根据权利要求6所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于，步骤S8，具体包括：S81、对多个目标变压器执行如步骤S1至S7所述的处理过程，得到多个目标变压器分别对应的持续时长和最高峰值时刻；S82、将所有的持续时长和最高峰值时刻数据，运用SQL函数row_number()over()进行分组排序，得出结果集，并对结果集进行编号，取结果集中的最大值作为输出结果，进行输出；S83、对输出结果运用条件查询的方式，形成日负载率结果表，所述日负载率结果表包括日最大负载率和日最大时刻。
8.根据权利要求7所述的一种变压器重过载的数学模型统计方法，其特征在于：依据所述日负载率结果表，通过统计方式得出月负载率结果表和年负载率结果表。
