1.电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，包括：电力知识图谱构建模块，用于构建覆盖发－输-变-配-用全环节的电力知识图谱，所述电力知识图谱包含电力生产与调度的设备参数、电路连接信息及电网运行参数；智能体构建模块，与所述电力知识图谱构建模块连接，用于接收所述电力知识图谱中的三元组数据，将所述三元组数据转化为智能体的内部状态和外部环境，形成状态空间表示，并在所述状态空间中表示智能体的意图并触发行动；所述智能体构建模块包括：三元组到状态－动作空间的知识转换引擎，用于将所述三元组数据精确映射到智能体可理解的状态－动作空间；分层自适应状态表示系统，用于将电网状态分解为多层次状态并进行动态融合；电网物理约束下的多目标奖励机制，用于整合网损优化、功率平衡和设备安全性多个目标；拓扑感知的智能决策网络，用于捕捉电网设备间的复杂拓扑关系并基于此生成决策；经验累积型持续学习架构，用于实现智能体能力的持续提升和自我进化；对话数据收集模块，与所述智能体构建模块连接，用于通过在线对话方式收集电力设备状态和设备检修规程数据；对话数据分析模块，与所述对话数据收集模块连接，用于接收所述对话数据收集模块采集的数据，通过训练好的意图识别方法识别用户对话意图，将对话数据转化为电力知识图谱智能体的状态空间；调度指令解析模块，与所述对话数据分析模块连接，用于接收用户输入的语音识别内容，利用所述对话数据分析模块得到的状态空间，采用深度强化学习生成电网调度指令解析；所述三元组到状态－动作空间的知识转换引擎包括：三元组解析模块，用于接收电力知识图谱的三元组数据流，将三元组分解为设备状态、设备动作和设备连接关系三个基本单元；图数据转换处理器，与所述三元组解析模块连接，用于将三元组转换为图数据库存储格式，维护设备节点的状态信息和属性值；状态空间构建器，与所述图数据转换处理器连接，用于从图数据中提取设备的内部运行参数和状态特征，识别并量化设备间的拓扑关系和相互影响，将内部状态和外部环境信息整合为统一的状态向量；动作空间定义模块，与所述状态空间构建器连接，用于识别电网操作中的有效动作类型，将连续动作空间离散化为有限的动作集合，识别动作执行的前提条件和限制因素；所述分层自适应状态表示系统包括：多层状态分解模块，用于将电网状态分解为设备层状态、拓扑层状态、系统层状态和时序层状态；状态特征提取器，与所述多层状态分解模块连接，用于从各层状态中筛选影响决策的关键因素，降低状态空间维度，统一不同量纲参数的表示范围； 上下文感知融合器，与所述状态特征提取器连接，用于识别当前电网运行的场景类型，获取与当前决策相关的历史信息和环境因素，整合来自不同层次和来源的状态信息；自适应表示调整器，与所述上下文感知融合器连接，用于评估当前状态表示的有效性和精确度，根据决策复杂度动态调整状态维度，检测并修正状态表示中的偏差和异常。
2.根据权利要求1所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，所述电网物理约束下的多目标奖励机制包括：多目标评价指标体系，用于计算当前设备状态下的电网网损值，评估实际功率与调度指令设定值的偏差，监控设备运行参数是否在安全范围内，分析当前状态下电网系统的稳定程度；奖励计算引擎，与所述多目标评价指标体系连接，用于分别计算各项指标对应的原始奖励值，将不同量纲的奖励值统一到相同尺度，根据权重系数整合多个目标的奖励值；动态权重调整机制，与所述奖励计算引擎连接，用于识别当前电网运行的场景类型，根据场景确定各目标的优先级顺序，基于优先级和系统状态计算各目标的权重；长期奖励优化模块，与所述动态权重调整机制连接，用于评估当前决策对未来状态的潜在影响，根据决策时域调整未来奖励的折扣系数，预测决策序列的长期累积奖励。
3.根据权利要求1所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，所述拓扑感知的智能决策网络包括：图结构表示模块，用于将设备表示为图中的节点，将设备间的关系编码为图中的边，基于节点和边构建完整的电网拓扑图，根据决策需求提取相关的局部子图；注意力机制处理器，与所述图结构表示模块连接，用于计算每个节点的重要性得分，评估不同关系类型的重要程度，根据注意力得分分配计算资源；信息聚合与传播模块，与所述注意力机制处理器连接，用于收集节点邻居的状态信息，根据注意力权重处理邻居信息，整合自身信息和邻居信息更新节点状态，实现信息在图中的多跳传递；决策生成模块，与所述信息聚合与传播模块连接，用于整合经过信息传播后的节点表示，生成反映整个图结构的全局表示，基于节点表示和图级表示生成动作策略。
4.根据权利要求1所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，所述经验累积型持续学习架构包括：经验记忆管理模块，用于收集智能体与环境交互的经验样本，评估不同经验样本的学习价值，维护有限容量的经验缓冲池；增量学习引擎，与所述经验记忆管理模块连接，用于评估当前模型的性能和适应性，安排模型的增量更新时机和频率，基于新经验优化模型参数；知识蒸馏与迁移模块，与所述增量学习引擎连接，用于选择性能优良的模型作为教师，构建适合知识迁移的学生模型，将教师模型的知识迁移到学生模型；持续评估与演进模块，与所述知识蒸馏与迁移模块连接，用于持续监测智能体的性能指标，检测电网环境的动态变化，分析智能体对环境变化的适应能力，基于评估结果制定智能体的演进策略。
5.根据权利要求1所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，所述电力知识图谱构建模块包括：电网数据处理单元，用于获取包括电网GIS信息和发电机及负荷历史数据在内的电网运行数据，对电网运行数据进行去重处理，通过使用数据过滤方法保留发电功率和负荷功率在预设范围内的数据；知识图谱建模单元，与所述电网数据处理单元连接，用于对电网数据进行预处理，将数据转换为知识图谱识别的数据格式，采用实体名称作为电力知识图谱的基本单元，用关系名称作为电力知识图谱中实体之间的逻辑纽带，采用关系参数作为实体与实体之间的关系强度；实体关系验证单元，与所述知识图谱建模单元连接，用于建立实体关系模型，为实体关系模型提供电网数据作为输入并获取实体关系作为输出，采用GAT图注意力网络实现电力知识图谱的实体关系识别，对电力知识图谱中的关系进行验证，确保电力知识图谱中实体关系的正确性。
6.根据权利要求1所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，所述对话数据分析模块包括：数据预处理单元，用于对收集的对话数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合、去重、填补和数据标准化；注意力神经网络单元，与所述数据预处理单元连接，用于采用双向LSTM进行时序性建模，将上下文信息嵌入注意机制中，得到注意力神经网络模型，对收集的对话数据进行意图识别，得到用户对话意图向量；状态空间转换单元，与所述注意力神经网络单元连接，用于将对话数据转化为电力知识图谱智能体的状态空间，根据用户的输入指令，使智能体进行一系列动作，将智能体从所处的状态空间转到下一个状态，将智能体从状态到下一个状态的迁移映射到电网调度指令。
7.根据权利要求1所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，所述调度指令解析模块包括：状态估计分析单元，用于获取状态估计断面，分析设备运行方式、设备运行状态和事件信息参数；图谱链接重训练单元，与所述状态估计分析单元连接，用于对图谱链接关系进行重训练；候选信息生成单元，与所述图谱链接重训练单元连接，用于对候选设备运行方式、候选设备运行状态和候选事件信息参数生成标签；实时对话执行单元，与所述候选信息生成单元连接，用于使用重训练的电力知识图谱进行对话，获取设备实时运行方式、设备实时运行状态和实时事件；结果排序输出单元，与所述实时对话执行单元连接，用于将设备实时运行方式、设备实时运行状态和实时事件分别与预测的候选设备运行方式、候选设备运行状态和候选事件信息参数对比并排序，选择其中排名较高的数据作为最终答复。
8.电力知识图谱驱动的智能体对话方法，采用权利要求1-7任一项所述的电力知识图谱驱动的智能体对话系统，其特征在于，包括以下步骤：构建覆盖发－输-变-配-用全环节的电力知识图谱，所述电力知识图谱包含电力生产与调度的设备参数、电路连接信息及电网运行参数；将所述电力知识图谱中的三元组数据转化为智能体的内部状态和外部环境，形成状态空间表示，并在所述状态空间中表示智能体的意图并触发行动，该步骤包括：通过三元组到状态－动作空间的知识转换引擎，将三元组数据精确映射到智能体可理解的状态－动作空间；通过分层自适应状态表示系统，将电网状态分解为多层次状态并进行动态融合；通过电网物理约束下的多目标奖励机制，整合网损优化、功率平衡和设备安全性多个目标；通过拓扑感知的智能决策网络，捕捉电网设备间的复杂拓扑关系并基于此生成决策；通过经验累积型持续学习架构，实现智能体能力的持续提升和自我进化；通过在线对话方式收集电力设备状态和设备检修规程数据；对收集的对话数据进行预处理，通过训练好的意图识别方法识别用户对话意图，将对话数据转化为电力知识图谱智能体的状态空间；接收用户输入的语音识别内容，利用上一步得到的状态空间，采用深度强化学习生成电网调度指令解析。
