1.一种基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)制备不同老化程度和水分含量的绝缘纸板样本，测得不同老化程度和水分含量的绝缘纸板样本所对应得复相对介电常数的FDS数据；

(2)通过对复介电常数实部求对数导数得到仅包含极化损耗的电介质曲线，并用包含y0、fc、ω、a四个特征参数的方程拟合了每个样本的曲线；

根据以下方程对复介电常数实部求对数导数，式中，ω是角频率，τ是松弛时间，εs为ω→0时静态介电常数，ε∞为ω→∞时光频介电常数；

所述包含y0、fc、w、a四个特征参数的方程为：式中，y0为偏移值，w为对数标准差，α为Φreal(ω)曲线与y＝y0这条直线所围成积分面积，fc为曲线中心频率对数值；

(3)将同种老化不同含水量样本归为一组，在每种老化状态下，拟合提取的不同含水量的特征参数，得到y0、fc、w、a四个特征参数随含水量变化的拟合方程；

(4)将含水量区间设置为1％～4.5％，步长设置为0.01％，代入得到的拟合方程，得到多组不同含水量下的样本库；

(5)将四个特征参量作为输入，对应的含水量作为输出，使用KNN算法进行分类器的训练，从而得到不同老化状态下用于含水量评估的分类器，即为基于KNN算法的水分含量评估模型；

(6)将步骤(5)得到水分含量评估模型用于现场变压器检测。

2.根据权利要求1所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，所述步骤(1)中，不同水分含量和老化程度的绝缘纸板样本制备的具体过程为：将绝缘纸板和绝缘油进行真空干燥，然后浸油处理，得到预处理的绝缘纸板；将预处理的绝缘纸板在分别进行不同天数的加速热老化实验；将加速热老化实验后的纸板进行吸潮实验，从而得到不同水分含量和老化程度的绝缘纸板样本。

3.根据权利要求2所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，所述真空干燥工艺参数为：干燥温度为90～110℃，干燥时间为48～96h。

4.根据权利要求1所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，所述步骤(2)中，根据方程(1)对复介电常数实部求对数导数：式中，ω是角频率，τ是松弛时间，εs为ω→0时静态介电常数，ε∞为ω→∞时光频介电常数；

根据以下方程对求电介质的对数导数曲线进行拟合：式中，y0为偏移值，w为对数标准差，α为Φreal(ω)曲线与y＝y0这条直线所围成积分面积，fc为曲线中心频率对数值。

5.根据权利要求1所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，所述步骤(5)中，将同种老化状态不同含水量的四个特征参量作为输入，对应的含水量作为输出，使用KNN分类算法进行分类器的训练，从而得到不同老化状态下可用于含水量评估的分类器，采用混淆矩阵来验证训练集的准确性。

6.根据权利要求1所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，所述步骤(6)中，由于实验室与现场变压器测量环境不同，且现场变压器的老化状态未知，对现场变压器进行了两个方面的修正，温度校正和XY修正模型，使其达到和实验室测试时相同的环境；并使用纤维素老化动力学方程来初步确定现场变压器的老化状态，最终将得到的现场变压器老化状态代入对应的分类器，实现现场变压器的水分含量准确评估。

7.根据权利要求6所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，根据以下方程来进行所述温度校正：式中，Ea为活化能，R为气体常数，Ttref和Tt为FDS试验的参考温度和实际温度，ftref和ft为FDS试验的参考频率和实际频率；

根据以下方程来实现XY修正模型：

式中，εoil*(ω)为油的复相对介电常数，εPB*(ω)是纸的复相对介电常数，X和Y是变压器的参数，σ(Tt)是油的直流电导率，ε0是真空介电常数，ω是角频率。

8.根据权利要求6所述的基于加权KNN算法考虑变压器老化效应的水分含量评估方法，其特征在于，根据以下纤维素老化动力学方程来进行现场变压器老化状态的确定：DPt(t,Ta)＝DP0·{1‑ωDP(mc0)·[1‑EXP(‑kDP(mc0)·t)]}式中，tref和Taref为参考时间和温度，ωDP和kDP为指数系数和初始斜率，Ea为活化能；R为气体常数；DP0为初始DP，mc0是初始含水量，Ta是现场变压器实际温度。