1.一种配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，包括：获取配电网的多个风险事件，其中，所述风险事件为使所述配电网发生故障的事件；将多个所述风险事件输入至自愈模型中，以利用所述自愈模型对所述风险事件进行处理，得到对所述风险事件进行处理的多个自愈动作，其中，所述自愈模型是使用多组第一训练数据通过深度学习的方式进行训练得到的，所述多组第一训练数据中的每一组均包括：样本风险事件、与所述样本风险事件对应的样本自愈动作；获取多个所述自愈动作的执行状态、响应速度及影响范围，其中，所述执行状态指所述自愈动作的未完成度，所述响应速度指所述配电网执行所述自愈动作的速度，所述影响范围指所述风险事件造成所述配电网发生故障的范围；获取每个所述自愈动作中所述执行状态、所述响应速度及所述影响范围的融合特征向量；分别根据多个所述融合特征向量确定每个所述自愈动作的风险等级。
2.根据权利要求1所述的配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，获取每个所述自愈动作中所述执行状态、所述响应速度及所述影响范围的融合特征向量，包括：对所述执行状态进行特征转换，得到所述执行状态的第一特征向量；对所述响应速度进行特征转换，得到所述响应速度的第二特征向量；对所述影响范围进行特征转换，得到所述影响范围的第三特征向量；将所述第一特征向量、所述第二特征向量及所述第三特征向量进行融合处理，得到所述执行状态、所述响应速度及所述影响范围的所述融合特征向量。
3.根据权利要求1所述的配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，分别根据多个所述融合特征向量确定每个所述自愈动作的风险等级，包括以下至少之一：基于自愈风险库和所述融合特征向量确定所述自愈动作的所述风险等级，其中，所述自愈风险库是基于历史风险事件、对所述历史风险事件进行处理的历史自愈动作、所述历史自愈动作的历史融合特征向量建立的风险库；利用风险评估模型对所述融合特征向量进行处理，得到所述自愈动作的所述风险等级，其中，所述风险评估模型是使用多组第二训练数据通过机器学习的方式进行训练得到，所述多组第二训练数据中的每一组均包括：样本融合特征向量、与样本融合特征向量对应的样本风险等级。
4.根据权利要求3所述的配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，在基于自愈风险库和所述融合特征向量确定所述自愈动作的所述风险等级之前，包括：获取所述配电网在历史时间段内的多件所述历史风险事件；利用所述自愈模型对多件所述历史风险事件进行处理，得到对多件所述历史风险事件进行处理的多个所述历史自愈动作；分别确定多个所述历史自愈动作对应的所述历史融合特征向量；基于多件所述历史风险事件、多个所述历史自愈动作及多个所述历史融合特征向量之间的对应关系建立所述自愈风险库。
5.根据权利要求3所述的配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，基于自愈风险库和所述融合特征向量确定所述自愈动作的所述风险等级，包括：将多个所述融合特征向量与所述自愈风险库中所述历史自愈动作的所述历史融合特征向量进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果确定与所述融合特征向量相同的多个历史融合特征向量为目标融合特征向量；根据多个所述目标融合特征向量将多个所述自愈动作划分为多个自愈动作集合，并将每个所述自愈动作集合中多个所述自愈动作的目标融合特征向量进行均值计算，得到多个融合特征均值；确定与所述自愈动作集合的数量相同的多个所述风险等级；基于所述融合特征均值确定所述自愈动作集合与所述风险等级之间的对应关系；基于所述对应关系确定每个所述自愈动作集合中多个所述自愈动作的所述风险等级。
6.根据权利要求1所述的配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，在根据所述融合特征向量确定所述自愈动作的风险等级之后，还包括：将多个所述自愈动作的所述风险等级进行降序排序，得到第一降序排序结果；基于所述第一降序排序结果确定对多件所述风险事件进行处理的处理顺序，其中，所述第一降序排序结果中所述风险等级的排序与所述处理顺序呈正相关关系；按照所述处理顺序依次控制对每个所述风险事件进行处理的所述自愈动作执行。
7.根据权利要求1所述的配电网的自愈风险评估方法，其特征在于，在根据所述融合特征向量确定所述自愈动作的风险等级之后，还包括：将多个所述自愈动作的所述风险等级进行降序排序，得到第二降序排序结果；基于所述第二降序排序结果确定多个所述自愈动作的执行顺序，所述第二降序排序结果中所述风险等级的排序与所述执行顺序呈正相关关系；控制多个所述自愈动作按照所述执行顺序依次对多个所述风险事件进行处理。
8.一种配电网的自愈风险评估装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取配电网的多个风险事件，其中，所述风险事件为使所述配电网发生故障的事件；第二获取单元，用于将多个所述风险事件输入至自愈模型中，以利用所述自愈模型对所述风险事件进行处理，得到对所述风险事件进行处理的多个自愈动作，其中，所述自愈模型是使用多组第一训练数据通过深度学习的方式进行训练得到的，所述多组第一训练数据中的每一组均包括：样本风险事件、与所述样本风险事件对应的样本自愈动作；第三获取单元，用于获取多个所述自愈动作的执行状态、响应速度及影响范围，其中，所述执行状态指所述自愈动作的未完成度，所述响应速度指所述配电网执行所述自愈动作的速度，所述影响范围指所述风险事件造成所述配电网发生故障的范围；第四获取单元，用于获取每个所述自愈动作中所述执行状态、所述响应速度及所述影响范围的融合特征向量；第一确定单元，用于分别根据多个所述融合特征向量确定每个所述自愈动作的风险等级。
9.一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包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至7中任意一项所述的配电网的自愈风险评估方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时执行权利要求1至7中任意一项所述的配电网的自愈风险评估方法。
