1.一种多模态高压开关的感知方法，其特征在于，包括：获取若干个高压开关状态检测传感器的检测数据以及高压开关状态图像识别的图像数据，将所述检测数据和所述图像数据进行结合并通过引入开关状态权重矩阵判断高压开关的状态；将开关权重矩阵进行二进制编码，得到二进制时间序列和环境因素权重矩阵，并通过小波分解技术将所述二进制时间序列分解成若干个平稳时间子序列；通过所述平稳时间子序列对预测网络模型进行训练，并将所述二进制时间序列输入到训练好的预测网络模型中，得到预测时间子序列；对所述预测时间子序列进行序列重构，得到预测时间重构序列，将所述预测时间重构序列引入到所述环境因素权重矩阵中，得到开关状态预测序列。
2.根据权利要求1所述的多模态高压开关的感知方法，其特征在于，所述通过所述平稳时间子序列对预测网络模型进行训练，并将所述二进制时间序列输入到训练好的预测网络模型中，得到预测时间子序列，具体包括：将各所述平稳时间子序列分为训练集和测试集，对由残差卷积网络与Informer层构建的预测网络模型进行训练，得到训练好的预测网络模型，将所述二进制时间序列输入到到所述预测网络模型中，得到预测时间子序列。
3.根据权利要求2所述的多模态高压开关的感知方法，其特征在于，所述预测网络模型由LSTM中的残差卷积层、Informer层、平展层、全连接层构成，其中，所述残差卷积层由多个卷积层经过多次变换构成。
4.根据权利要求3所述的多模态高压开关的感知方法，其特征在于，所述Informer层的框架由编码器Incoder与解码器Decoder组成，且由多个卷积层、嵌入层和池化层构成，并具有多个注意力机制。
5.一种多模态高压开关的感知系统，其特征在于，包括：检测模块，用于获取若干个高压开关状态检测传感器的检测数据以及高压开关状态图像识别的图像数据，将所述检测数据和所述图像数据进行结合并通过引入开关状态权重矩阵判断高压开关的状态；预处理模块，用于将开关权重矩阵进行二进制编码，得到二进制时间序列和环境因素权重矩阵，并通过小波分解技术将所述二进制时间序列分解成若干个平稳时间子序列；训练模块，用于通过所述平稳时间子序列对预测网络模型进行训练，并将所述二进制时间序列输入到训练好的预测网络模型中，得到预测时间子序列；预测模块，用于对所述预测时间子序列进行序列重构，得到预测时间重构序列，将所述预测时间重构序列引入到所述环境因素权重矩阵中，得到开关状态预测序列。
6.根据权利要求5所述的多模态高压开关的感知系统，其特征在于，所述训练模块，具体用于：将各所述平稳时间子序列分为训练集和测试集，对由残差卷积网络与Informer层构建的预测网络模型进行训练，得到训练好的预测网络模型，将所述二进制时间序列输入到到所述预测网络模型中，得到预测时间子序列。
7.根据权利要求6所述的多模态高压开关的感知系统，其特征在于，所述预测网络模型由LSTM中的残差卷积层、Informer层、平展层、全连接层构成，其中，所述残差卷积层由多个卷积层经过多次变换构成。
8.根据权利要求7所述的多模态高压开关的感知系统，其特征在于，所述Informer层的框架由编码器Incoder与解码器Decoder组成，且由多个卷积层、嵌入层和池化层构成，并具有多个注意力机制。
9.一种多模态高压开关的感知设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的多模态高压开关的感知方法。
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用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的多模态高压开关的感知方法。
