1.一种电力系统状态确定方法，其特征在于，包括：获取系统量测数据、系统拓扑 网络信息以及节点导纳矩阵；

根据所述系统量测数据、系统拓扑 网络信息以及节点导纳矩阵建立电力系统状态估计模型；所述电力系统状态估计模型包含系统状态量方程和系统量测量方程；

根据集员滤波算法以及预设的系统状态量初始值对所述系统状态量方程进行处理，建立时间更新椭球；

根据自适应算法以及时间更新椭球对所述系统量测量方程进行处理，生成所述系统量测量方程的雅克比矩阵以及线性化误差；

根据所述雅克比矩阵、所述线性化误差以及时间更新椭球对所述系统量测量方程进行处理，确定量测更新椭球，所述量测更新椭球的中心点即为电力系统状态估计量；

所述根据所述雅克比矩阵、所述线性化误差以及时间更新椭球对所述系统量测量方程进行处理，确定量测更新椭球的步骤具体包括：基于凸优化思想并根据所述雅克比矩阵、所述线性化误差以及所述时间更新椭球确定线性误差区间；

根据所述线性误差区间对所述系统量测量方程进行迭代计算，获取量测更新椭球。

2.根据权利要求1所述的电力系统状态确定方法，其特征在于，所述系统状态量方程包括状态噪音数据；所述根据集员滤波算法以及预设的系统状态量初始值对所述系统状态量方程进行处理，建立时间更新椭球的步骤具体包括：确定时间更新椭球的初始中心点以及时间更新椭球的初始正定矩阵；

根据所述状态噪音数据建立状态噪音椭球；所述状态噪音椭球由状态噪音椭球的中心点以及状态噪音椭球的正定矩阵组成；

根据所述时间更新椭球的初始中心点、所述时间更新椭球的初始正定矩阵以及所述状态噪音椭球，并基于最小迹准则建立时间更新椭球。

3.根据权利要求1所述的电力系统状态确定方法，其特征在于，所述系统量测量方程包括量测噪音数据以及量测函数，所述根据自适应算法以及时间更新椭球对所述系统量测量方程进行处理，生成所述系统量测量方程的雅克比矩阵以及线性化误差的步骤具体包括：根据所述量测噪音数据对所述量测函数进行排序；

根据所述时间更新椭球对所述量测函数进行线性化处理，确定系统量测量方程的雅克比矩阵以及线性化误差；

基于自适应算法对所述雅克比矩阵以及线性化误差进行调整。

4.根据权利要求3所述的电力系统状态确定方法，其特征在于，所述基于自适应算法对所述雅克比矩阵以及线性化误差进行调整的步骤具体包括：判断所述雅克比矩阵第一行是否存在含有x的分量；

当判断所述雅克比矩阵第一行存在含有x的分量，将第一行存在的含有x的分量赋值给上一行，同时调整雅克比矩阵以及线性化误差，直至第一行不存在含有x的分量；

重复上述步骤，直至所述雅克比矩阵各行均不存在x的分量。

5.根据权利要求4所述的电力系统状态确定方法，其特征在于，所述判断所述雅克比矩阵第一行是否存在含有x的分量的步骤，具体包括：判断量测方程的二阶导矩阵中的对应元素是否为0；

当判断所述量测方程的二阶导矩阵中的对应元素为0时，则确定所述雅克比矩阵第一行存在含有x的分量；

当判断所述量测方程的二阶导矩阵中的对应元素不为0时，则确定所述雅克比矩阵第一行不存在含有x的分量。

6.一种电力系统状态确定装置，其特征在于，包括：系统数据获取模块，用于获取系统量测数据、系统拓扑 网络信息以及节点导纳矩阵；

电力系统状态估计模型构建模块，用于根据所述系统量测数据、系统拓扑 网络信息以及节点导纳矩阵建立电力系统状态估计模型；所述电力系统状态估计模型包含系统状态量方程和系统量测量方程；

时间更新椭球建立模块，用于根据集员滤波算法以及预设的系统状态量初始值对所述系统状态量方程进行处理，建立时间更新椭球；

自适应处理模块，用于根据自适应算法以及时间更新椭球对所述系统量测量方程进行处理，生成所述系统量测量方程的雅克比矩阵以及线性化误差；

量测更新椭球确定模块，用于基于凸优化思想并根据所述雅克比矩阵、所述线性化误差以及所述时间更新椭球确定线性误差区间；根据所述线性误差区间对所述系统量测量方程进行迭代计算，获取量测更新椭球，所述量测更新椭球的中心点即为电力系统状态估计量。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述权利要求1‑5任一权利要求所述的电力系统状态确定方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述权利要求1‑5任一权利要求所述的电力系统状态确定方法的步骤。