1.一种变压器状态量变化趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取变压器各状态量的历史数据；(2)判断各状态量的数据变化趋势：当数据趋势基本不变时，采用线性拟合模型，每次迭代预测步长为历史数据长度的1/n；当数据趋势单增或单减时，采用灰色预测模型，采用灰色预测模型，每次预测步长为历史数据长度的1/n；当数据趋势非单调，观察区间内有拐点出现时，采用自适应的灰色预测模型；在相邻两数据的相对变化率 的区间，选取该区间内所有历史数据参与预测，每次迭代预测步长≈该区间数据长度3/n；在相邻两数据的相对变化率 的区间，只选取该区间内最后1/2的数据参与预测，每次迭代预测步长≈该区间数据长度2/n；其中，n为历史数据样本点数，根据数据采集时间跨度和采样频率确定；(3)对各状态量的预测数据进行分析诊断，若状态量预测值异常，对可能发生故障的部件及故障原因进行诊断，提前预警故障缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种变压器状态量变化趋势预测方法，其特征在于，所述的变压器各状态量的历史数据包括油温数据、绕组温度数据、电流幅值数据、氢气数据、一氧化碳日增量数据、二氧化碳日增量数据、甲烷数据、乙烯数据、乙炔数据、乙烷数据、总烃数据、水分数据、局部数据、套管介质损耗因子数据、套管电容量偏差数据、铁芯接地电流数据和夹件接地电流数据。
3.根据权利要求1所述的一种变压器状态量变化趋势预测方法，其特征在于，步骤(3)所述的状态量预测值异常指的是超过限值或达到需要重点关注状态。
4.根据权利要求1所述的一种变压器状态量变化趋势预测方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：(3.1)由步骤(2)得到各状态量的预测数据为Y i ＝{y 1 ,y 2 ,…,y k }，其中i表示第i个状态量，k是第i个状态量的预测数据量；(3.2)对于每个状态量的预测数据，判断y j ,j∈[1,k]是否超过规程规范规定的限值，或虽未超限但已接近注意值，则提前给出预警信息，从y j 下标能够得到超限或达到注意值所需时间；(3.3)对于表现异常的状态量，定位其归属的故障缺陷部件，从异常状态量的组合方式及异常数据的表现推断故障原因，提醒运维人员跟踪关注，并安排检修计划。
5.一种变压器状态量变化趋势预测系统，所述系统采用了如权利要求1-4中任一项所述的一种变压器状态量变化趋势预测方法，其特征在于，包括以下模块：数据提取模块：用于提取变压器各状态量的历史数据；分析判断模块：用于对各状态量的历史数据变化规律进行判断并匹配相应的预测模型和预测步长，具体步骤包括；(1)判断各状态量的数据变化趋势；(2)当数据趋势基本不变时，采用线性拟合模型，每次迭代预测步长为历史数据长度的1/n；(3)当数据趋势单增或单减时，采用灰色预测模型，每次预测步长为历史数据长度的1/n；(4)当数据趋势非单调，观察区间内有拐点出现时，采用自适应的灰色预测模型；在相邻两数据的相对变化率 的区间，选取该区间内所有历史数据参与预测，每次迭代预测步长≈该区间数据长度3/n；在相邻两数据的相对变化率 的区间，只选取该区间内最后1/2的数据参与预测，每次迭代预测步长≈该区间数据长度2/n；其中，n为历史数据样本点数，根据数据采集时间跨度和采样频率确定；所述分析判断模块还用于对各状态量的预测数据进行分析诊断，若状态量预测值异常，对可能发生故障的部件及故障原因进行诊断，提前预警故障缺陷；结果展示模块：用于展示各状态量的历史数据变化规律的曲线，用于展示状态量预测值异常的告警信息，用于展示可能发生故障的部件及故障原因。
6.根据权利要求5所述的一种变压器状态量变化趋势预测系统，其特征在于，所述的变压器各状态量的历史数据包括油温数据、绕组温度数据、电流幅值数据、氢气数据、一氧化碳日增量数据、二氧化碳日增量数据、甲烷数据、乙烯数据、乙炔数据、乙烷数据、总烃数据、水分数据、局部数据、套管介质损耗因子数据、套管电容量偏差数据、铁芯接地电流数据和夹件接地电流数据。
7.根据权利要求5所述的一种变压器状态量变化趋势预测系统，其特征在于，所述的状态量预测值异常指的是超过限值或达到需要重点关注状态。
8.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种变压器状态量变化趋势预测方法。
9.一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在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1-4中任一项所述的一种变压器状态量变化趋势预测方法。
