1.一种电网故障识别模型的异常维护方法，其特征在于，所述方法包括：对电网故障识别模型先后进行静态分析和动态分析，生成白名单；所述白名单包括可信代码段、可信磁盘访问行为，以及可信系统调用的范围和频率；实时获取所述电网故障识别模型的运行状态包括：代码执行路径、磁盘访问行为和系统调用情况；所述代码执行路径包括控制流执行数据和数据流执行数据；分别计算所述控制流执行数据、所述数据流执行数据、所述磁盘访问行为和所述系统调用情况与所述白名单的数据之间的异常值，得到电网故障识别模型的监控结果；所述监控结果包括正常运行和存在异常两种情况；所述正常运行的情况表示所述运行状态符合所述白名单；所述存在异常的情况表示所述运行状态不符合所述白名单；在所述监控结果为存在异常的情况下，采用自适应策略对所述电网故障识别模型进行维护。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对电网故障识别模型先后进行静态分析和动态分析，生成白名单，包括：在不执行所述电网故障识别模型的代码的情况下，对所述电网故障识别模型的代码进行静态分析，得到初始白名单；在执行所述电网故障识别模型的代码的情况下，对所述电网故障识别模型的代码进行动态分析，得到补充白名单；根据所述初始白名单和所述补充白名单的并集，生成白名单。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述控制流执行数据、所述数据流执行数据、所述磁盘访问行为和所述系统调用情况与所述白名单的数据之间的异常值，得到电网故障识别模型的监控结果，包括：根据所述控制流执行数据、所述数据流执行数据、所述磁盘访问行为和所述系统调用情况与所述白名单的数据之间的异常值进行加权求和，得到最终异常值；根据所述最终异常值和异常阈值之间的比较结果，得到电网故障识别模型的监控结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述监控结果为存在异常的情况下，采用自适应策略对所述电网故障识别模型进行维护之后，还包括：根据所述自适应策略和所述监控结果的异常行为检测结果，采用反馈函数对所述白名单和检测规则进行更新；所述检测规则是预设的白名单和电网故障识别模型之间的比较判断标准；其中，采用反馈函数对所述白名单和所述检测规则进行更新对应的函数包括：W‘＝F(W,E)φ‘＝F(φ,E)其中，F()表示所述反馈函数，E表示所述异常行为检测结果，W表示所述白名单，φ表示所述检测规则，W‘表示更新后的白名单，φ‘表示更新后的检测规则。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述监控结果为存在异常的情况下，采用自适应策略对所述电网故障识别模型进行维护，包括：在所述监控结果为存在异常的情况下，根据所述异常行为检测结果，确定产生异常的代码段或磁盘内存区域；对所述代码段或所述磁盘内存区域进行隔离，并进行根因分析，确定异常原因；根据所述异常原因，采用自适应策略对所述电网故障识别模型进行维护。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常原因，采用自适应策略对所述电网故障识别模型进行维护，包括：根据所述异常原因，对所述代码段或者所述磁盘内存区域的数据进行回滚或采用在线修复函数进行修复；其中，采用在线修复函数进行修复对应的函数包括：S repair (t)＝R(S(t),E)其中，S(t)为所述电网故障识别模型当前时间的运行状态，E表示所述异常行为检测结果，S repair (t)表示修复后的所述电网故障识别模型的运行状态，R()表示所述在线修复函数。
7.一种电网故障识别模型的异常维护装置，其特征在于，所述装置包括：白名单生成模块，用于对电网故障识别模型先后进行静态分析和动态分析，生成白名单；所述白名单包括可信代码段、可信磁盘访问行为，以及可信系统调用的范围和频率；模型监控模块，用于实时获取所述电网故障识别模型的运行状态包括：代码执行路径、磁盘访问行为和系统调用情况；所述代码执行路径包括控制流执行数据和数据流执行数据；分别计算所述控制流执行数据、所述数据流执行数据、所述磁盘访问行为和所述系统调用情况与所述白名单的数据之间的异常值，得到电网故障识别模型的监控结果；所述监控结果包括正常运行和存在异常两种情况；所述正常运行的情况表示所述运行状态符合所述白名单；所述存在异常的情况表示所述运行状态不符合所述白名单；模型维护模块，用于在所述监控结果为存在异常的情况下，采用自适应策略对所述电网故障识别模型进行维护。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
