1.一种基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据供电网络对电力设备进行分类，并计算相应的虚拟阻抗，生成供电模型；其中，所述供电网络中含有若干个供电节点，用于连接电力设备；获取供电网络中各供电节点的电力参数，根据所述电力参数计算实际阻抗；根据所述实际阻抗和虚拟阻抗定位问题设备，获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级；当所述异常等级达到预设的等级阈值时，定位相应的枪机设备，根据枪球标定关系确定球机设备的运动指令，并将所述运动指令向相应的球机设备发送；接收所述球机设备获取的图像信息，根据所述图像信息确定风险级别。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述根据供电网络对电力设备进行分类，并计算相应的虚拟阻抗，生成供电模型的步骤包括：获取供电网络，根据所述供电网络中的供电节点确定供电区域；根据所述供电区域生成以供电节点的标签为索引的区域表；获取电力设备的设备参数，根据所述设备参数计算虚拟阻抗；获取电力设备的位置信息，根据所述位置信息将所述虚拟阻抗插入相应的区域表，根据所述区域表和供电网络生成供电模型。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述根据所述实际阻抗和虚拟阻抗定位问题设备，获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级的步骤包括：读取实际阻抗和虚拟阻抗，根据所述实际阻抗和虚拟阻抗计算波动幅度；当所述波动幅度大于预设的幅度阈值时，将电力设备标记为问题设备，根据所述供电模型获取问题设备的位置信息；根据所述位置信息获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述根据所述位置信息获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级的步骤包括：根据所述位置信息定位问题设备，获取问题设备中各模块的输入信号；将所述输入信号输入训练好的标准设备模型，得到预测信号；获取问题设备中各模块的输出信号，根据所述输出信号和所述预测信号确定异常等级。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述枪球标定关系的生成步骤包括：确定预设的标定点，并获取所述标定点的空间坐标；依次将枪机画面中的中心十字点对应所述标定点，读取相应的空间坐标；根据所述空间坐标和球机设备的画面图框确定球机设备的状态表；其中，状态表包括中心项和状态项，所述中心项为画面图框的中心点对应的空间坐标，所述状态项为球机设备运动件的状态信息；所述画面图框的中心点与所述标定点重合时的元素为状态表的表头元素。6.根据权利要求5所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述当所述异常等级达到预设的等级阈值时，定位相应的枪机设备，根据枪球标定关系确定球机设备的运动指令，并将所述运动指令向相应的球机设备发送的步骤包括：当所述异常等级达到预设的等级阈值时，定位相应的枪机设备，接收枪机设备获取到的静态图像；对所述静态图像进行内容识别，确定电力设备的中心坐标，根据所述中心坐标确定标定坐标；根据所述标定坐标读取状态表中的表头元素中的状态项，根据所述状态项确定球机设备的运动指令，并将所述运动指令向相应的球机设备发送。7.根据权利要求6所述的基于人工智能的电力设备异常检测方法，其特征在于，所述接收所述球机设备获取的图像信息，根据所述图像信息确定风险级别的步骤包括：接收球机设备发送的图像信息，随机获取图像信息中预定比例的像素点，生成特征点集；其中，所述像素点的个数为图像信息的总像素点数乘以预设比例；依次将所述特征点集中的像素点转换为特征值，得到特征数组，并基于所述特征数组生成代表值，所述代表值与所述图像信息为映射关系；将所述代表值与预设的风险范围进行比对，确定电力设备的风险级别。8.一种基于人工智能的电力设备异常检测系统，其特征在于，所述系统包括：模型生成模块，用于根据供电网络对电力设备进行分类，并计算相应的虚拟阻抗，生成供电模型；其中，所述供电网络中含有若干个供电节点，用于连接电力设备；实际阻抗计算模块，用于获取供电网络中各供电节点的电力参数，根据所述电力参数计算实际阻抗；异常等级确定模块，用于根据所述实际阻抗和虚拟阻抗定位问题设备，获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级；指令发送模块，用于当所述异常等级达到预设的等级阈值时，定位相应的枪机设备，根据枪球标定关系确定球机设备的运动指令，并将所述运动指令向相应的球机设备发送；风险级别确定模块，用于接收所述球机设备获取的图像信息，根据所述图像信息确定风险级别。9.根据权利要求8所述的基于人工智能的电力设备异常检测系统，其特征在于，所述模型生成模块包括：区域确定单元，用于获取供电网络，根据所述供电网络中的供电节点确定供电区域；区域表生成单元，用于根据所述供电区域生成以供电节点的标签为索引的区域表；虚拟阻抗计算单元，用于获取电力设备的设备参数，根据所述设备参数计算虚拟阻抗；处理执行单元，用于获取电力设备的位置信息，根据所述位置信息将所述虚拟阻抗插入相应的区域表，根据所述区域表和供电网络生成供电模型。10.根据权利要求9所述的基于人工智能的电力设备异常检测系统，其特征在于，所述异常等级确定模块包括：波动幅度计算单元，用于读取实际阻抗和虚拟阻抗，根据所述实际阻抗和虚拟阻抗计算波动幅度；位置信息获取单元，用于当所述波动幅度大于预设的幅度阈值时，将电力设备标记为问题设备，根据所述供电模型获取问题设备的位置信息；参数分析单元，用于根据所述位置信息获取问题设备的运行参数，根据所述运行参数确定异常等级。