1.一种配电柜故障监控方法，其特征在于，所述配电柜故障监控方法包括：

采集配电柜的历史电流信号，并对所述历史电流信号进行高频噪声和谐波干扰去除，得到标准电流信号；

对所述标准电流信号进行小波包分解，得到不同频率尺度的子带信号，并计算每个子带信号的频谱能量特征和电流方向特征，生成每个子带信号的全频域故障特征向量；具体包括：对所述标准电流信号进行多层小波包分解，得到不同频率尺度的子带信号；分别对每个子带信号进行能量熵计算，得到子带能量熵特征，并分别对每个子带信号进行希尔伯特变换，得到每个子带信号的瞬时相位和瞬时幅值；根据所述瞬时相位和所述瞬时幅值计算每个子带信号的子带瞬时频率特征；分别对每个子带信号进行短时傅里叶变换，得到时频分布矩阵，并根据所述时频分布矩阵计算每个子带信号的子带频谱形状特征；对每个子带信号进行零交叉率分析，得到子带零交叉率特征，并计算每个子带信号的峰值因子和裕度因子，得到子带波形特征，以及分别对每个子带信号进行奇异值分解，得到子带奇异值特征；根据所述子带能量熵特征、所述子带瞬时频率特征、所述子带频谱形状特征、所述子带零交叉率特征、所述子带波形特征和所述子带奇异值特征，生成每个子带信号的全频域故障特征向量；

建立频谱能量和电流方向的综合故障检测准则并作为目标函数，将所述全频域故障特征向量输入XGBoost集成学习算法进行模型训练，构建配电柜故障检测模型；具体包括：对所述全频域故障特征向量进行归一化处理，得到标准化特征向量，并根据所述标准化特征向量计算频谱能量密度和电流方向角，得到频谱能量特征和电流方向特征；对所述频谱能量特征和所述电流方向特征进行加权融合，得到综合故障检测指标；根据所述综合故障检测指标设置多级阈值，构建多类别故障分类准则，并对所述多类别故障分类准则进行模糊化处理，得到综合故障检测准则；根据所述综合故障检测准则构建目标函数，并对所述目标函数进行凸优化求解，得到最优化参数；对所述标准化特征向量进行随机抽样，构建多个子训练集，并根据所述多个子训练集训练多棵决策树，得到基学习器集合；对所述基学习器集合进行集成，构建XGBoost集成学习算法，并根据所述最优化参数对所述XGBoost集成学习算法进行参数调优和交叉验证，得到配电柜故障检测模型；

获取所述配电柜的实时电流信号，并将所述实时电流信号输入所述配电柜故障检测模型进行故障检测，得到实时故障检测结果；

根据所述实时故障检测结果构建故障特征序列，并计算所述故障特征序列与候选故障点的参考特征序列之间的灰色关联度，生成故障点定位信息。

2.根据权利要求1所述的配电柜故障监控方法，其特征在于，所述采集配电柜的历史电流信号，并对所述历史电流信号进行高频噪声和谐波干扰去除，得到标准电流信号，包括：采集配电柜的历史电流信号，并对所述历史电流信号进行离散小波变换，得到多尺度小波系数；

根据所述多尺度小波系数计算每个尺度的阈值，对所述多尺度小波系数进行软阈值去噪处理，得到去噪后的小波系数；

对所述去噪后的小波系数进行小波重构，得到第一电流信号，并对所述第一电流信号进行快速傅里叶变换，得到频域电流信号；

根据所述频域电流信号识别谐波分量，对所述谐波分量进行幅值衰减处理，得到第二电流信号；

对所述第二电流信号进行逆快速傅里叶变换，得到时域电流信号，并对所述时域电流信号进行动态状态估计，得到滤波电流信号；

对所述滤波电流信号进行经验模态分解，得到若干本征模态函数，并根据所述若干本征模态函数重构得到标准电流信号。

3.根据权利要求1所述的配电柜故障监控方法，其特征在于，所述获取所述配电柜的实时电流信号，并将所述实时电流信号输入所述配电柜故障检测模型进行故障检测，得到实时故障检测结果，包括：对所述配电柜的电流信号进行实时采样，得到实时电流信号，并对所述实时电流信号进行小波包分解，得到实时电流信号的多个子带信号；

对所述实时电流信号的多个子带信号进行频谱分析，计算所述实时电流信号中每个子带信号的频谱能量特征向量；

对实时电流信号的多个子带信号进行瞬时相位分析，计算所述实时电流信号中每个子带信号的电流方向特征向量；

对所述频谱能量特征向量和所述电流方向特征向量组合，得到实时故障特征向量；

将所述实时故障特征向量输入所述配电柜故障检测模型中，启动前向推理过程，并通过所述配电柜故障检测模型中的每棵决策树对所述实时故障特征向量进行分支判断，得到每颗决策树的子故障检测结果；

对每颗决策树的子故障检测结果进行模糊推理和加权融合，得到实时故障检测结果。

4.根据权利要求3所述的配电柜故障监控方法，其特征在于，所述将所述实时故障特征向量输入所述配电柜故障检测模型中，启动前向推理过程，并通过所述配电柜故障检测模型中的每棵决策树对所述实时故障特征向量进行分支判断，得到每颗决策树的子故障检测结果，包括：S1：从所述实时故障特征向量中提取第一个特征值，将第一个特征值与决策树根节点的分裂阈值进行比较，并根据比较结果选择进入左子树或右子树；

S2：在所选择的子树中，继续提取实时故障特征向量的下一个特征值，将下一个特征值与当前节点的分裂阈值比较，递归地选择进入左子树或右子树，直到到达叶节点；

S3：在到达决策树的叶节点后，将所述叶节点对应的故障类型作为所述决策树的第一故障检测结果；

S4：对所述实时故障特征向量中的每一个特征值，重复执行步骤S1到步骤S3，依次经过决策树的各个节点，得到所述决策树的第二故障检测结果；

S5：根据决策树的结构和节点分裂规则，构建决策树的逻辑判断表达式，将所述实时故障特征向量的各个特征值代入所述逻辑判断表达式中，计算得到所述决策树的第三故障检测结果；

S6：对所述实时故障特征向量进行特征重要性分析，计算每个特征值的影响权重并生成决策树的特征重要性权重向量；

S7：将所述决策树的第三故障检测结果与所述特征重要性权重向量进行加权组合，得到所述决策树的子故障检测结果；

S8：对所述配电柜故障检测模型中的每一棵决策树，重复执行步骤S1到步骤S7，得到所有决策树的子加权故障检测结果。

5.根据权利要求1所述的配电柜故障监控方法，其特征在于，所述根据所述实时故障检测结果构建故障特征序列，并计算所述故障特征序列与候选故障点的参考特征序列之间的灰色关联度，生成故障点定位信息，包括：对所述实时故障检测结果进行时间序列分析和特征提取，得到故障特征序列，并根据历史故障数据库构建候选故障点的参考特征序列；

计算所述故障特征序列和所述候选故障点的参考特征序列之间的灰色关联系数矩阵；

对所述灰色关联系数矩阵中的候选故障点进行权重系数计算，得到每个候选故障点的加权关联度；

根据所述加权关联度设置关联度阈值，并对所述候选故障点进行筛选，得到初始定位结果；

对所述初始定位结果进行模糊聚类分析，得到故障点聚类中心，并对所述故障点聚类中心和所述故障特征序列进行匹配，得到故障点定位信息。

6.一种配电柜故障监控装置，其特征在于，所述配电柜故障监控装置包括：

采集模块，用于采集配电柜的历史电流信号，并对所述历史电流信号进行高频噪声和谐波干扰去除，得到标准电流信号；

分解模块，用于对所述标准电流信号进行小波包分解，得到不同频率尺度的子带信号，并计算每个子带信号的频谱能量特征和电流方向特征，生成每个子带信号的全频域故障特征向量；具体包括：对所述标准电流信号进行多层小波包分解，得到不同频率尺度的子带信号；分别对每个子带信号进行能量熵计算，得到子带能量熵特征，并分别对每个子带信号进行希尔伯特变换，得到每个子带信号的瞬时相位和瞬时幅值；根据所述瞬时相位和所述瞬时幅值计算每个子带信号的子带瞬时频率特征；分别对每个子带信号进行短时傅里叶变换，得到时频分布矩阵，并根据所述时频分布矩阵计算每个子带信号的子带频谱形状特征；对每个子带信号进行零交叉率分析，得到子带零交叉率特征，并计算每个子带信号的峰值因子和裕度因子，得到子带波形特征，以及分别对每个子带信号进行奇异值分解，得到子带奇异值特征；根据所述子带能量熵特征、所述子带瞬时频率特征、所述子带频谱形状特征、所述子带零交叉率特征、所述子带波形特征和所述子带奇异值特征，生成每个子带信号的全频域故障特征向量；

训练模块，用于建立频谱能量和电流方向的综合故障检测准则并作为目标函数，将所述全频域故障特征向量输入XGBoost集成学习算法进行模型训练，构建配电柜故障检测模型；具体包括：对所述全频域故障特征向量进行归一化处理，得到标准化特征向量，并根据所述标准化特征向量计算频谱能量密度和电流方向角，得到频谱能量特征和电流方向特征；对所述频谱能量特征和所述电流方向特征进行加权融合，得到综合故障检测指标；根据所述综合故障检测指标设置多级阈值，构建多类别故障分类准则，并对所述多类别故障分类准则进行模糊化处理，得到综合故障检测准则；根据所述综合故障检测准则构建目标函数，并对所述目标函数进行凸优化求解，得到最优化参数；对所述标准化特征向量进行随机抽样，构建多个子训练集，并根据所述多个子训练集训练多棵决策树，得到基学习器集合；对所述基学习器集合进行集成，构建XGBoost集成学习算法，并根据所述最优化参数对所述XGBoost集成学习算法进行参数调优和交叉验证，得到配电柜故障检测模型；

检测模块，用于获取所述配电柜的实时电流信号，并将所述实时电流信号输入所述配电柜故障检测模型进行故障检测，得到实时故障检测结果；

生成模块，用于根据所述实时故障检测结果构建故障特征序列，并计算所述故障特征序列与候选故障点的参考特征序列之间的灰色关联度，生成故障点定位信息。

7.一种配电柜故障监控设备，其特征在于，所述配电柜故障监控设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述配电柜故障监控设备执行如权利要求1-5中任一项所述的配电柜故障监控方法。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的配电柜故障监控方法。