1.一种配电网故障智能定位及响应系统，其特征在于，所述系统包括：数据转化模块收集配电网的操作数据并转化为点云，每个点云代表配电网的一个操作状态，通过计算操作状态间的拟合度，构建点云间的连接，来表示电压波动和断路器状态，生成配电网图形数据；拓扑特征分析模块接收所述配电网图形数据，使用持久性同调方法分析图形中环和空洞的形成和消散，关注负载异常和电压波动对环和空洞的影响，分析环和空洞的变化，生成拓扑特征动态；故障点识别模块使用所述拓扑特征动态，将环和空洞的变化与配电网故障事件对比，识别与故障发生关联的拓扑变化，通过环和空洞的变化定位故障点；故障预测模块持续监测所述故障点的状态变化，利用变化趋势进行时间序列的异常点检测，分析当前数据预测故障的潜在发生时间和地点，生成故障预测结果。
2.根据权利要求1所述的配电网故障智能定位及响应系统，其特征在于，所述配电网图形数据的获取步骤具体为：从配电网监控系统中收集电压、电流及断路器状态的数据，根据操作数据的时间戳和地理信息，整理数据格式并生成原始操作数据集；将所述原始操作数据集转换为点云格式，每个点云包括电压波动和断路器的状态信息，利用坐标转换方法将时间序列数据映射到高维空间中，生成点云数据集；基于所述点云数据集，计算点云间的拟合度，采用公式：比较多点云之间的多维特征，生成拟合度结果集；其中，a i 和b i 分别代表两个比较点云在第i维的特征值，S表示这两个点云的拟合度分数；使用所述拟合度结果集，构建点云间的连接图，连接图通过边的权重表示点云间的拟合度，根据权重高低确定连接的优先级，生成配电网的图形数据。
3.根据权利要求2所述的配电网故障智能定位及响应系统，其特征在于，所述分析图形中环和空洞的形成和消散的步骤具体为：接收所述配电网图形数据，将所述配电网图形数据转换为图形格式，包括关键的电压和负载状态信息，生成图形数据；应用持久性同调方法，对所述图形数据中环和空洞进行识别，绘制电网中电流路径和潜在断路点，生成环和空洞的初步识别结果；分析所述环和空洞的初步识别结果，追踪形成与消散过程，记录拓扑结构随时间变化的信息，采用公式：生成环和空洞的变化分析结果；其中，C(t)代表时间t的环和空洞变化量，λ i 表示目标环或空洞对电压波动的敏感度，V i (t)是第i环或空洞的电压波动量。
4.根据权利要求3所述的配电网故障智能定位及响应系统，其特征在于，所述拓扑特征动态的获取步骤具体为：接收所述环和空洞变化数据，数据记录电网中拓扑结构的变化，生成环和空洞的变化数据；使用多尺度拓扑分析技术处理所述环和空洞的变化数据，追踪每个环和空洞在差异化时间和电压波动条件下的变化，生成环和空洞动态跟踪结果；整合所述环和空洞动态跟踪结果，采用公式：计算生成时间t累积的拓扑特征动态；其中，T(t)表示累积的拓扑特征动态，ω k 为表示目标环或空洞在拓扑分析中的权重，反映在电网稳定性中的重要性，d k (t′)是在时间t′对应环或空洞的变化速率，表征变化的拓扑结构，α k 是调整系数，参照电压波动对环或空洞敏感性的影响。
5.根据权利要求4所述的配电网故障智能定位及响应系统，其特征在于，所述故障点的获取步骤具体为：提取所述拓扑特征动态中的环和空洞数据，数据记录电网中关键时间点的拓扑结构变化，生成环和空洞时间序列数据；将所述环和空洞时间序列数据与故障事件记录进行对比分析，通过统计关联分析，确定故障事件与目标拓扑变化之间的相关性，生成故障关联拓扑变化分析结果；使用所述故障关联拓扑变化分析结果，执行拓扑变化追踪，应用公式：定位故障点的位置；其中，P(x)表示故障点预测模型，β i 表示第i个拓扑变化指标的重要性权重，用于加权差异化指标的影响力，γ i 是故障响应敏感度系数，用于调整权重反映实际故障敏感性，x i 是实时监测到的拓扑变化量。
6.根据权利要求5所述的配电网故障智能定位及响应系统，其特征在于，所述故障预测结果的获取步骤具体为：部署传感器网络持续监测所述故障点附近的电网状态，记录电流、电压和负载的关键参数，形成实时数据流，生成实时状态监测数据；基于所述实时状态监测数据，应用时间序列分析方法执行异常点检测，识别预估预示故障的数据模式，生成异常检测结果；根据所述异常检测结果，运用预测算法分析故障发生时间和地点，采用公式：生成故障预测结果；其中，F(t)代表故障预测的风险函数，α j 表示差异化数据指标在故障预测模型中的影响力，β j 是时间衰减系数，调节时间跨度对故障影响的敏感度，d j 是从异常检测中识别的数据指标。
