1.一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法，其特征在于，包括：获取待评估配电网杆塔的气象数据和地形数据；所述气象数据，包括：温度、湿度、风速和降雨强度；所述地形数据，包括：土地类型、坡度、迎风坡或背风坡、以及冬季主风向与线路走向的夹角；将气象数据和地形数据输入至神经网络模型中，以使所述神经网络模型根据气象数据和地形数据，生成土壤抗剪强度；根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速；所述根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速，包括：根据通用土壤流失方程，计算土壤的冲刷厚度；其中，所述通用土壤流失方程中的土壤可蚀性因子是根据土壤抗剪强度确定的；根据配电网杆塔的结构、土壤抗剪强度和土壤的冲刷厚度，基于人工边界方法构建配电网杆塔的数值模型；通过等效应变楔法对配电网杆塔的数值模型进行求解，得到配电网杆塔的极限倾覆力矩和对应的临界风速；根据所述临界风速，确定待评估配电网杆塔的抗风能力；所述神经网络模型通过以下方式得到：获取配电网杆塔若干历史时刻下的历史气象数据和历史地形数据及其对应的历史时刻下的土壤抗剪强度；对于每一历史时刻下的历史气象数据和历史地形数据，对历史气象数据和历史地形数据进行标准化处理和缺失值补充，得到预处理后的历史气象数据和历史地形数据；将若干历史时刻下预处理后的历史气象数据和历史地形数据及其对应的历史时刻下的土壤抗剪强度，分别输入至初始的物理信息神经网络模型中进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练完成的神经网络模型；所述损失函数，包括：数据误差项和物理信息误差项；所述数据误差项，具体为：均方误差；所述物理信息误差项通过以下方式确定：根据所述物理信息神经网络模型当前输入的历史时刻下预处理后的历史气象数据和历史地形数据，通过摩尔—库伦准则计算土体的数学抗剪强度；根据所述物理信息神经网络模型当前迭代训练过程中生成的预测抗剪强度，与对应的数学抗剪强度，计算土体强度的残差；将所述土体强度的残差作为所述物理信息神经网络模型当前迭代过程中的物理信息误差项。
2.根据权利要求1所述的配电网杆塔结构抗风能力评估方法，其特征在于，在将气象数据和地形数据输入至神经网络模型之前，还包括：对所述气象数据和地形数据进行标准化处理和缺失值补充，得到预处理后的气象数据和地形数据。
3.根据权利要求2所述的配电网杆塔结构抗风能力评估方法，其特征在于，对所述气象数据和地形数据进行标准化处理和缺失值补充，得到预处理后的气象数据和地形数据，包括：采用Z-Score标准化，将所述气象数据和地形数据转换为均值为0、标准差为1的正态分布；采用线性插值法对所述正态分布进行缺失值补充，得到预处理后的气象数据和地形数据。
4.一种配电网杆塔结构抗风能力评估装置，其特征在于，包括：环境数据获取模块、土壤抗剪强度确定模块、临界风速确定模块以及抗风能力评估模块；所述环境数据获取模块，用于获取待评估配电网杆塔的气象数据和地形数据；所述气象数据，包括：温度、湿度、风速和降雨强度；所述地形数据，包括：土地类型、坡度、迎风坡或背风坡、以及冬季主风向与线路走向的夹角；所述土壤抗剪强度确定模块，用于将气象数据和地形数据输入至神经网络模型中，以使所述神经网络模型根据气象数据和地形数据，生成土壤抗剪强度；所述神经网络模型通过以下方式得到：获取配电网杆塔若干历史时刻下的历史气象数据和历史地形数据及其对应的历史时刻下的土壤抗剪强度；对于每一历史时刻下的历史气象数据和历史地形数据，对历史气象数据和历史地形数据进行标准化处理和缺失值补充，得到预处理后的历史气象数据和历史地形数据；将若干历史时刻下预处理后的历史气象数据和历史地形数据及其对应的历史时刻下的土壤抗剪强度，分别输入至初始的物理信息神经网络模型中进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练完成的神经网络模型；所述损失函数，包括：数据误差项和物理信息误差项；所述数据误差项，具体为：均方误差；所述物理信息误差项通过以下方式确定：根据所述物理信息神经网络模型当前输入的历史时刻下预处理后的历史气象数据和历史地形数据，通过摩尔—库伦准则计算土体的数学抗剪强度；根据所述物理信息神经网络模型当前迭代训练过程中生成的预测抗剪强度，与对应的数学抗剪强度，计算土体强度的残差；将所述土体强度的残差作为所述物理信息神经网络模型当前迭代过程中的物理信息误差项；所述临界风速确定模块，用于根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速；所述根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速，包括：根据通用土壤流失方程，计算土壤的冲刷厚度；其中，所述通用土壤流失方程中的土壤可蚀性因子是根据土壤抗剪强度确定的；根据配电网杆塔的结构、土壤抗剪强度和土壤的冲刷厚度，基于人工边界方法构建配电网杆塔的数值模型；通过等效应变楔法对配电网杆塔的数值模型进行求解，得到配电网杆塔的极限倾覆力矩和对应的临界风速；所述抗风能力评估模块，用于根据所述临界风速，确定待评估配电网杆塔的抗风能力。
5.根据权利要求4所述的配电网杆塔结构抗风能力评估装置，其特征在于，还包括：预处理模块；所述预处理模块，包括：对所述气象数据和地形数据进行标准化处理和缺失值补充，得到预处理后的气象数据和地形数据。
6.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-3任意一项所述的配电网杆塔结构抗风能力评估方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时，控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1-3任意一项所述的配电网杆塔结构抗风能力评估方法。
