1.一种基于声纹识别的高阻接地电弧特征识别方法，其特征在于，包括：获取待测输电线路上监测点处的多模态声信号，其中，所述多模态声信号包括多个采样时段分别采集的所述监测点的结构声信号和空气声信号，所述结构声信号表示由电弧放电在导线介质内激励起的暂态机械应力波，所述空气声信号表示所述监测点附近由电弧等离子体通道与周围空气相互作用产生的压力波；基于所述多模态声信号中的结构声信号，识别疑似故障暂态扰动事件，以及所述疑似故障暂态扰动事件对应的目标信号段，其中，所述疑似故障暂态扰动事件表示疑似高阻接地电弧放电引发的暂态扰动事件；对所述目标信号段进行特征提取，得到融合故障声纹特征，其中，所述融合故障声纹特征基于所述目标信号段的结构声故障特征和空气声故障特征得到；基于所述融合故障声纹特征，确定所述待测输电线路的高阻接地电弧特征识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多模态声信号中的结构声信号，识别疑似故障暂态扰动事件，以及所述疑似故障暂态扰动事件对应的目标信号段，包括：按照预设滑动时间窗将所述多模态声信号中的结构声信号划分为多帧，得到多帧结构声信号；确定所述多帧结构声信号各自对应的短时能量，其中，所述短时能量表示在所述预设滑动时间窗内，结构声信号的能量水平；将所述多帧结构声信号各自对应的短时能量与对应的触发阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果确定所述疑似故障暂态扰动事件，以及所述疑似故障暂态扰动事件对应的触发时刻；基于所述触发时刻，从所述多模态声信号中确定所述目标信号段。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述多帧结构声信号各自对应的短时能量与对应的触发阈值进行比较，得到比较结果之前，所述方法还包括：获取任一帧结构声信号之前的预定帧结构声信号各自对应的短时能量；确定所述预定帧结构声信号各自对应的短时能量的均值和标准差；基于所述均值和所述标准差，得到所述任一帧结构声信号对应的触发阈值；采用得到所述任一帧结构声信号对应的触发阈值的方式，得到所述多帧结构声信号各自对应的触发阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标信号段进行特征提取，得到融合故障声纹特征，包括：对所述目标信号段中的结构声信号进行特征提取，得到结构声故障特征集，其中，所述结构声故障特征集中包括时域的短时能量、过零率、频域的谱重心以及时频域的梅尔频率倒谱系数，所述短时能量表示在预设滑动时间窗内，结构声信号的能量水平，所述过零率表示结构声信号在单位时间内穿越零点的次数，所述谱重心表示结构声信号的频域分布中心位置，所述梅尔频率倒谱系数用于捕捉结构声信号的时频特征；对所述目标信号段中的空气声信号进行特征提取，得到空气声故障特征集，其中，所述空气声故障特征集中包括声压级、频谱谐波清晰度，所述声压级表示空气声信号相对于参考声压的分贝量级，所述频谱谐波清晰度表示空气声信号频谱中谐波成分与基波成分的相对显著性；将所述结构声故障特征集和所述空气声故障特征集按照预设顺序进行首尾拼接，得到所述融合故障声纹特征。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合故障声纹特征，确定所述待测输电线路的高阻接地电弧特征识别结果，包括：基于所述融合故障声纹特征，采用高阻接地电弧特征识别模型，得到所述高阻接地电弧特征识别结果；其中，所述高阻接地电弧特征识别模型是基于多组历史融合故障声纹特征，以及对应的故障特征识别结果，采用梯度提升决策树方法对多个初始学习器进行训练得到的，所述对应的故障特征识别结果至少包括：正常运行状态，多种高阻接地故障状态，多种常规干扰状态，所述常规干扰状态为除高阻接地故障状态之外的其他干扰状态。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合故障声纹特征，采用高阻接地电弧特征识别模型，得到所述高阻接地电弧特征识别结果，包括：基于所述融合故障声纹特征，采用所述高阻接地电弧特征识别模型，得到初始故障识别结果和对应的置信度分数；基于所述初始故障识别结果，所述置信度分数以及所述目标信号段进行验证，得到验证结果；在所述验证结果指示验证通过的情况下，将所述初始故障识别结果作为所述高阻接地电弧特征识别结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始故障识别结果，所述置信度分数以及所述目标信号段进行验证，得到验证结果，包括：确定第一验证条件为：所述目标信号段内空气声信号的有效声压级，相对于历史背景噪声水平下的平均有效声压级达到预定显著水平；确定第二验证条件为：所述目标信号段内结构声信号与空气声信号中检测到的暂态扰动起始时刻，在预设误差允许范围内一致；确定第三验证条件为：所述初始故障识别结果为预设故障类别集合中的一种，所述置信度分数大于预设置信度阈值；在所述第一验证条件、所述第二验证条件以及所述第三验证条件均满足的情况下，确定所述验证结果为验证通过；或者在所述第一验证条件、所述第二验证条件以及所述第三验证条件中的至少之一不满足的情况下，确定所述验证结果为验证不通过。
8.一种基于声纹识别的高阻接地电弧特征识别装置，其特征在于，包括：信号获取模块，用于获取待测输电线路上监测点处的多模态声信号，其中，所述多模态声信号包括多个采样时段分别采集的所述监测点的结构声信号和空气声信号，所述结构声信号表示由电弧放电在导线介质内激励起的暂态机械应力波，所述空气声信号表示所述监测点附近由电弧等离子体通道与周围空气相互作用产生的压力波；扰动识别模块，用于基于所述多模态声信号中的结构声信号，识别疑似故障暂态扰动事件，以及所述疑似故障暂态扰动事件对应的目标信号段，其中，所述疑似故障暂态扰动事件表示疑似高阻接地电弧放电引发的暂态扰动事件；特征提取模块，用于对所述目标信号段进行特征提取，得到融合故障声纹特征，其中，所述融合故障声纹特征基于所述目标信号段的结构声故障特征和空气声故障特征得到；故障识别模块，用于基于所述融合故障声纹特征，确定所述待测输电线路的高阻接地电弧特征识别结果。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至7中任意一项所述的基于声纹识别的高阻接地电弧特征识别方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的基于声纹识别的高阻接地电弧特征识别方法。
