1.一种基于数字孪生的煤矿供电系统故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取供电网络各个节点正常和故障情况下的电量数据；

S2、构建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层设置有兴奋性隐藏神经元和抑制性隐藏神经元，所述输出层设置有输出神经元；

S3、基于S1获取的电量数据对脉冲神经网络进行训练，得到训练后的脉冲神经网络；

S4、通过训练后的脉冲神经网络构建供电网络的数字孪生模型；

S5、通过数字孪生模型对供电系统故障进行预警；

所述步骤S3包括：

S31、对所述兴奋性隐藏神经元的权值进行训练，第i个输入神经元和第h个兴奋性隐藏神经元之间的突触权重用whi表示，忽略当前网络中的延迟，对突触权重的调节表示为：其中，ti是当前时间t时刻之前第i个输入脉冲的最后触发时间；woh是第h个输入神经元和第o个兴奋性隐藏神经元之间的突触权重， 代表在第o个输出神经元的第f个期望峰值时调整权重的触发时间； 代表在第o个输出神经元的第f个实际输出峰值时调整权重的触发时间；∑o表示所有输出神经元的权重调整值之和，Ψ(t‑ti)为时间窗口；A代表学习窗口的振幅；

S32、对所述抑制性隐藏神经元的权值进行训练，第h个抑制性隐藏神经元和第i个输入神经元之间的连接权重用 表示，通过下式对突触权重进行调节：其中，μoh是第h个抑制性隐藏神经元和第o个输出神经元之间的延迟， 是对应于第i个输入神经元和第h个抑制性隐藏神经元之间连接的脉冲轨迹， 是与第h个抑制性隐藏神经元和第o个输出神经元之间的连接有关的脉冲轨迹，woh是第h个输入神经元和第o个兴奋性隐藏神经元之间的突触权重；A代表学习窗口的振幅； 代表在第o个输出神经元的第f个期望峰值时调整权重的触发时间； 代表在第o个输出神经元的第f个实际输出峰值时调整权重的触发时间；

S33、延迟调整配合权重调整训练输出神经元在所需时间增加其突触后电位，以产生实际输出脉冲，并且调整输出神经元在不期望的脉冲时间减少其突触后电位来移除不期望的实际输出脉冲，通过以下等式对输出神经元权重进行训练：式中，woh是第h个输入神经元和第o个兴奋性隐藏神经元之间的突触权重，doh是第h个隐藏神经元和第o个输出神经元之间的延迟； 和 分别是第o个输出神经元期望和实际输出脉冲序列；sh是由第h个隐藏神经元触发的脉冲序列；a是一个常数，可以加快学习速度，s为时间脉冲序列；

Ψ(s)是一个指数函数：

其中，τ和A分别是指数衰减时间常数和学习窗口的振幅；

xoh(t)用于训练与连接第h个兴奋性隐藏神经元和第o个输出神经元的突触的延迟：其中，是第h个兴奋性隐藏神经元第f个脉冲的激发时间；τ是指数衰减时间常数；εoh是第h个兴奋性隐藏神经元和第o个输出神经元突触之间的延迟，A为学习窗口的振幅；

εoh的调整值由下式计算：

其中， 代表在第o个输出神经元的第f个期望峰值时调整权重的触发时间；

代表在第o个输出神经元的第f个实际输出峰值时调整权重的触发时间；xom(t)是在当前时间t连接到第o个输出神经元的兴奋性隐藏神经元的轨迹之间的最大值，xoh(t)为对应于第h个兴奋性隐藏神经元和第o个输出神经元之间的连接轨迹；Δtom(t)是一个延迟位移由下式计算：Δtom＝t‑tm‑εom＝‑τln(xom(t)/A)

其中，tm为当前时间t之前第m个兴奋性隐藏神经元的激发时间；εom是第m个兴奋性隐藏神经元和第o个输出神经元之间的延迟，xom(t)是在当前时间t连接到第o个输出神经元的兴奋性隐藏神经元的轨迹之间的最大值；A为学习窗口的振幅。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的煤矿供电系统故障预警方法，其特征在于，所述步骤S1中的电量数据为电压和电流的时间序列。