1.一种基于5G通信的智慧社区电力设备安全监测方法，其特征在于：包括，

收集电力设备的实时运行数据和历史故障数据并通过5G通信网络实时传输到中央监控系统；

对实时数据进行异常检测，识别异常模式；

通过历史故障数据和异常检测结果预测电力设备异常风险；

制定异常风险应对措施并通过5G通信网络自动下发控制指令，调整电力设备的运行参数；

将数据存储备份并进行访问控制；

所述通过5G通信网络实时传输到中央监控系统为利用5G网络的网络切片技术，为不同类型的数据传输提供专用的网络资源：其中，W是网络资源分配效率，n是数据类型的数量，m是网络切片的数量，λi是第i类数据的重要性权重，Di是第i类数据的数据量，是一个指数衰减函数，Si是分配给第i类数据的网络切片的资源量，αi是与第i类数据的安全需求相关的参数，βj是第j个网络切片的资源利用率，Lj是第j个网络切片的技术系数；

根据不同数据类型的传输需求设计相应的网络切片，在5G网络中为每个网络切片分配相应的网络资源，根据数据类型将数据传输任务分配到相应的网络切片中，包括将实时监控数据通过低延迟的网络切片传输，将历史数据通过高带宽的网络切片传输；

所述对实时数据进行异常检测，识别异常模式为在接收到电力设备的运行数据后，将数据解压回原始格式并进行预处理后，对数据进行分析，识别异常模式：其中，R是实时异常检测结果，E是从电力设备收集的实时运行数据，E‘是预处理后的数据集，A(E‘)是异常检测算法，S是异常检测算法的敏感度参数，dl是E‘中的数据点，μl和分别是dl的期待值和方差，u是E‘数据集中数据点的总数量，l是索引，将收集的电力设备实时运行数据输入分析公式中，实时分析电力设备的运行状况，识别异常模式；

所述通过历史故障数据和异常检测结果预测电力设备异常风险为通过历史故障数据和异常检测结果对电力设备未来异常风险进行预测：其中，P是预测的异常风险评分，表示电力设备发生故障的概率，γ和δ是权重系数，T是考虑的时间范围，ε是时间衰减因子，φ(H(t),t)是基于历史故障数据H的时间函数，考虑了故障发生的时间t，R是实时异常检测结果，M是历史故障事件的总数，wq是第q个历史故障事件的权重，tq是第q个历史故障事件发生的时间，是时间衰减的标准差，k是一个常数，δg,q是指示函数，当故障q属于类型g时取值为1，否则为0，Yg是预先定义的，针对第g种故障类型的固定分数；

所述通过5G通信网络自动下发控制指令，调整电力设备的运行参数为根据实时异常检测结果、异常风险评分和电力设备当前的运行状态调整电力设备的运行参数：其中，O′为调整后的运行参数集合，O是电力设备的当前运行参数集合，R是实时异常检测结果，Pmax是风险评分的最大可能值，P是预测的异常风险评分，τR和τP是权重系数，是向量，电力设备接收到控制指令后立即执行相应的调整操作。

2.如权利要求1所述的基于5G通信的智慧社区电力设备安全监测方法，其特征在于：所述收集电力设备的实时运行数据为在电力设备上安装具有5G通信模块的智能传感器，包括温度传感器、电流传感器和电压传感器，持续监测收集电流和电压数据，温度数据、功率数据和环境数据，收集电力设备的历史故障记录，对收集的原始数据进行初步格式化并采用数据压缩算法对数据进行压缩。

3.如权利要求2所述的基于5G通信的智慧社区电力设备安全监测方法，其特征在于：所述制定异常风险应对措施为计算得出电力设备未来异常风险评分后与设定风险阈值B进行对比判断电力设备未来异常风险；

若P

若P≥B，说明电力设备有未来异常风险，则立即利用诊断工具和技术确定异常的原因和性质，根据异常的严重程度采取相应的紧急措施，包括立即切断电源、隔离受影响区域和启动备用系统，制定详细的恢复计划，包括维修或更换损坏的部件、重新校准设备参数、进行系统测试和验证，在异常事件解决后，进行事后分析，总结经验教训，更新风险评估和应对措施。

4.如权利要求3所述的基于5G通信的智慧社区电力设备安全监测方法，其特征在于：所述将数据存储备份并进行访问控制为采用分布式存储系统，定期自动备份电力设备的实时运行数据和历史故障数据，实施严格的访问控制策略，只允许授权人员访问电力设备的数据，记录所有对数据的访问和操作行为，包括访问时间、操作者身份和操作类型。

5.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。