1.一种电压互感器在线运行与离线检定误差差异估计方法，其特征在于，所述误差差异估计方法包括：步骤1，根据电压互感器的电容串联分压结构绘制带耦合杂散电容的等效电路图，基于所述等效电路图确定电压互感器在线运行与离线检定误差差异 与所述电压互感器的杂散电容和主电容值C的关系函数；所述杂散电容包括：在线运行时的高压杂散电容 、离线检定夹角改变引入的高压杂散电容 、对地杂散电容 和相间杂散电容 ；步骤2，构建所述杂散电容与特征变量的指数衰减映射关系函数，所述特征变量包括：水泥柱高度H、相间距离D和离线检定引线夹角θ；构建仿真模型基于物理一致性指数求解所述指数衰减映射关系函数中的参数，所述物理一致性指数基于计算得到的误差差异与仿真得到的误差差异确定；步骤3，构建误差差异模型，在目标函数中加入物理一致性约束项构建得到混合损失函数，基于所述混合损失函数对所述误差差异模型进行训练；所述误差差异模型的输入为所述特征变量和主电容值C，输出为所述误差差异 ；步骤4，基于训练好的所述误差差异模型对待测电压互感器进行在线运行与离线检定误差差异估计。
2.根据权利要求1所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述步骤1中确定所述关系函数的过程包括：步骤101，基于所述等效电路图，确定所述电压互感器在线运行时的输出电压与杂散电容和主电容值C的关系函数表达式 ，所述电压互感器离线检定时输出电压与杂散电容和主电容值C的关系函数表达式 ；步骤102，确定所述关系函数为 ，得到所述误差差异 与所述电压互感器的杂散电容和主电容值C的关系函数。
3.根据权利要求1所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述指数衰减映射关系函数为： ；式中， 和 为待优化参数，i=1,2,3。
4.根据权利要求3所述的误差差异估计方法，其特征在于，求解所述指数衰减映射关系函数中的所述待优化参数的过程包括：步骤201，采用有限元仿真搭建电压互感器电场模型，在不同特征变量值组合和运行工况下对电压互感器三维电场模型稳态仿真，获取电压互感器的所述误差差异，构建电压互感器在线运行与离线检定误差差异数据集 ： ；式中，m为样本数量, 表示第i个样例， 为第i个样例的所述误差差异， ；步骤202，构建物理一致性指数PCI： ；式中， 为预测杂散电容值所计算的误差差异， 为有限元仿真获得的误差差异真值， 为由先验物理规律导出的置信权重系数；步骤203，在所述数据集 中以所述PCI值最大为目标进行寻优得到最优参数。
5.根据权利要求4所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述步骤201包括：步骤20101，搭建500kV电压互感器有限元仿真模型；步骤20102，在设定范围内选取所述特征变量的多个离散值进行组合；其中，所述水泥柱高度H的取值范围为0~4m，所述相间距离D的取值范围为2~6m，所述离线检定引线夹角θ的取值范围为30~90°，所述主电容值C的取值范围为5000~10000pF；设定不同运行工况包括：在线运行工况和离线检定工况；步骤20103，仿真中一次电压恒定，利用中间输出电压计算仿真中电压互感器的比值误差 ：其中， 为单相电压互感器周围无其余物体时中间输出电压值，用来表征输出电压真值， 为仿真电压互感器的中间输出电压值；步骤20104，计算电压互感器在线运行与离线检定误差差异： ；其中， 为电压互感器在线运行与离线检定误差差异， 为在线运行仿真的所述比值误差， 为离线检定仿真所述比值误差；步骤20105，构建电压互感器在线运行与离线检定误差差异数据集 。
6.根据权利要求4所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述步骤203包括：采用差分进化算法在预设参数空间内进行全局寻优，避免陷入局部最优解；选取多组随机初始值，利用L-BFGS-B算法进行局部精细搜索；综合评估各候选参数组合的物理一致性指数PCI确定最优参数。
7.根据权利要求1所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述混合损失函数为：式中， 为权重系数， 为预测杂散电容值所计算的误差差异； 为有限元仿真获得的误差差异真值， 为数据拟合项最小化预测值。
8.根据权利要求7所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述误差差异模型为XGBoost模型，所述步骤3中对所述XGBoost模型进行训练的过程还包括：对所述混合损失函数求导，得到梯度 与Hessian矩阵 的解析式：将所述解析式集成至XGBoost模型的分裂节点增益计算中。
9.根据权利要求1所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述步骤3中对所述误差差异模型的训练过程还包括：采用随机参数搜索结合5折交叉验证对模型进行超参数优化；所述超参数包括：学习率、最大树深度、行采样率、列采样率、L1正则化以及L2正则化；选取最优参数完成模型的训练获取最优训练结果。
10.根据权利要求1所述的误差差异估计方法，其特征在于，所述步骤4包括：将所述误差差异模型的所有超参数保持不变，将目标函数分别设置为预测5%分位数和95%分位数，分别训练两个独立的所述误差差异模型；将所述待测电压互感器的数据输入5%分位数的所述误差差异模型得到所述误差差异的预测区间下界，将所述待测电压互感器的数据输入95%分位数的所述误差差异模型模型得到所述误差差异的预测区间上界。
